AI开发平台ModelArts 

ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台,为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成,及端-边-云模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署模型,管理全周期AI工作流。

 
 

    深度学习如何标注物体 更多内容
  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,单击“返回旧版”进入旧版“自动学习”页面。 图1

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  • 入门教程

    标签对应的图片数量。 智能标注 通过人工标注完成少量数据标注后,可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注,提高标注的效率。 在数据集详情页面,单击右上角“启动智能标注”。 在“启动智能标注”窗口中,填写如下参数,然后单击“提交”。 智能标注类型:主动学习 算法类型:快速型 其他参数采用默认值。

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  • 什么是图像识别

    务效率。 媒资图像标签 基于深度学习技术,准确识别图像中的视觉内容,提供多种物体、场景和概念标签,具备目标检测和属性识别等能力帮助客户准确识别和理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。 图1 媒资图像标签示例图 名人识别 利用深度神经网络模型对图片内容进行检

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  • 数据扩增

    数据扩增 数据扩增算子概述 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景,能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量,同时会生成相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据,扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。

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  • 功能介绍

    支持上传矢量分类数据转换为样本,在已有样本基础上提升标注效率;也支持上传多期影像、生态保护红线等矢量,作为底图进行辅助标注,提供多种魔术棒、自适应宽度采集等半自动标注工具。 图7 辅助标注1 图8 辅助标注2 图9 多种样本半自动标注工具 支持样本平衡性综合分析,便于用户直观的了解数据集中不同

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  • 创建项目

    ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“自动学习”,进入新版自动学习页面。 在您需要的自动学习项目列表中,

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  • 图像分割

    delArts控制台进行标注,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景,开始标注前,您需要了解: 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。 多边形标注,根据目标物体的轮廓绘制多边形。 极点标注,在目标物体轮廓的最上、最左、最下、最

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  • 部署上线

    运行中”,部署完成。 在自动学习界面中,仅支持将训练后的模型部署为在线服务,如果需要部署为“批量服务”或“边缘服务”,请参见自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作?。 服务测试 您可以在“部署上线”页面,选择对应的服务类型,例如自动学习物体检测项目默认将服务部署为在线服

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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  • 获取智能任务的信息

    worker_id String 团队标注的成员ID。 表16 SampleLabel 参数 参数类型 描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。

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  • 物体检测

    作。 标注人员管理 如果您创建的标注作业,开启了团队标注,“标注人员管理”页面中可查看团队标注作业的标注详情。添加、修改或删除标注成员。 登录“数据管理>数据标注”,在“我创建的”页签下可查看所有的标注作业列表。 在作业列表的“名称”列,根据标注作业名称找到对应的团队标注作业。(团队标注作业的名称后带有标识。)

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  • OBS导入数据简介

    已标注数据格式规范:图像分类 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分类 物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:物体检测 图像分割 支持 可以导入未标注或已标注数据 已标注数据格式规范:图像分割

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  • 物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等?

    物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题: 数据管理(旧版)

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  • 更新团队标注验收任务状态

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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  • 查询单个样本信息

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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  • 分页查询团队标注任务下的样本列表

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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  • 查询智能标注的样本列表

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型 描述 annotated_by 否 String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id 否 String

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  • 功能介绍

    功能总览 ModelArts特色功能如下所示: 数据治理 支持数据筛选、标注等数据处理,提供数据集版本管理,特别是深度学习的大数据集,让训练结果可重现。 极“快”致“简”模型训练 自研的MoXing深度学习框架,更高效更易用,有效提升训练速度。 多场景部署 支持模型部署到多种生产

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  • 难例确认

    在数据量很大的标注任务中,标注初期由于已标注图片不足,智能标注的结果无法直接用于训练。如果对所有的未标注数据逐一进行调整确认仍然需要较大的人力和时间成本。为了更快地完成标注任务,在对未标注数据进行智能标注的任务中,ModelArts嵌入了自动难例发现功能。该功能会对剩余未标注图片的标注

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  • 查询团队标注的样本信息

    描述 annotated_by String 视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下: human:人工标注 auto:自动标注 id String 标签ID。 name String 标签名。 property SampleLabelProperty object

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