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    物体检测标注 更多内容
  • 从Manifest文件导入规范说明

    表示图像分割保存的mask路径。 object 是 表示物体检测信息,多个物体标注会有多个object体。 name:必选字段,标注内容的类别。 pose:必选字段,标注内容的拍摄角度。 truncated:必选字段,标注内容是否被截断(0表示完整)。 occluded:必选字段,标注内容是否被遮挡(0表示未遮挡)。

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  • 解析Manifest文件

    source的映射。 表4 annotation标注属性 参数 参数类型 描述 name String 标注名称。 type String 标注类型。 id String 标注ID。 annotation_loc String 标注文件的云存储路径,对于物体检测是必选字段,对于其他类型是可选字段。

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  • 发布ModelArts数据集中的数据版本

    |-- VersionMame2 ... |-- ... 以视频标注为例,在数据集发布后,标注结果将标注结果文件(XML)存放在数据集输出目录下。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

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  • 自动学习模型训练图片异常?

    自动学习模型训练图片异常? 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时,标注完成的数据在进行模型训练后,训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明(图像分类和物体检测) 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

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  • 查询数据集的统计信息

    String 标注团队成员邮箱。 locale 否 String 语言。可选值如下: zh-cn:中文 en-us:英文(默认值) sample_state 否 String 查询指定样本状态下的统计信息。可选样本状态如下: __ALL__:已标注 __NONE__:未标注 __UNCHECK__:待验收

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  • 创建数据集

    work_path=None, **kwargs) 根据数据类型创建数据集,用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务,如在图像数据集上创建图像分类、物体检测标注任务。 create_dataset(session,dataset_name=None, data_type=None

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  • 创建数据集版本

    否 Integer 版本数据对应的标注类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3:图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组 200:声音分类 201:语音内容 202:语音分割 400:表格数据集 600:视频标注 900:自由格式 label_task_id

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  • 准备数据

    只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。

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  • 自动学习为什么训练失败?

    自动学习项目不同导致的失败原因可能不同。 图像识别训练失败请检查是否存在损坏图片,如有请进行替换或删除。 物体检测训练失败请检查数据集标注的方式是否正确,目前自动学习仅支持矩形标注。 预测分析训练失败请检查标签列的选取。标签列目前支持离散和连续型数据,只能选择一列。 声音分类训练失败

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  • 准备数据

    图片。 针对已标注数据,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 热轧钢板表面缺陷检测工作流标注标注框包含缺陷即可

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  • 自动学习的每个项目对数据有哪些要求?

    为了保证模型的预测准确度,训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力,数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 物体检测数据集中,如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,

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  • 准备数据

    只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。

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  • 准备数据

    只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。

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  • 通过人工标注方式标注数据

    通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据

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  • 导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery

    。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 导出到AI

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  • 获取样本搜索条件

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表4 LabelAttribute 参数 参数类型

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  • 查询团队标注任务详情

    auto_sync_dataset Boolean 团队标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下: true:团队标注任务的标注结果自动同步至数据集 false:团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 check_rate Double 团队标注任务验收比例。 checking_task_desc

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  • 查询数据集的团队标注任务列表

    true:团队标注任务的标注结果自动同步至数据集 false:团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 check_rate Double 团队标注任务验收比例。 checking_task_desc WorkforceSamplingTaskDesc object 团队标注任务当前验收任务详情。

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  • ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别

    于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI应用打造的专业开发套件。用户可根据预置工作流生成指定场景模型,无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、

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  • 按标签名称更新单个标签

    Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选

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  • 其他类数据集格式要求

    据加工、标注、评估等操作。 具体格式要求详见表1。 表1 其他类数据集格式要求 文件内容 文件格式 文件要求 图片+CV标注 图片+分割标注(图片+xml格式) 要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_2.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_2

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