0实战 深度学习预备知识 介绍学习算法，机器学习的分类、整体流程、常见算法，超参数和验证集，参数估计、最大似然估计和贝叶斯估计 深度学习概览 介绍神经网络的定义与发展，深度学习的训练法则，神经网络的类型以及深度学习的应用 图像识别、语音识别、 机器翻译 编程实验 与图像识别、语言识别、机器翻译编程相关的实验操作

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物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（旧版）

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物体检测 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线 父主题： 自动学习（新版）

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以上。 为保证识别效果，人脸图片建议要求如下： 光照大于200lux、无反光强光阴影现象。 人脸无遮挡、整体清晰无拖尾抖动等运动模糊。 侧脸不超过30°、俯仰角小于15°、偏转角小于15°、图片中人脸保持竖置正脸。 支持人脸图片旋转角检测，返回人脸图片顺时针旋转角度，值为0°、90°、180°和270°。

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常用最佳实践 实践 描述 适用人群 自动学习 口罩检测（使用新版自动学习实现物体检测应用） 该案例是使用华为云一站式 AI开发平台 ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。

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受技术与成本多种因素制约，文字识别服务存在一些约束限制。 以通用文字识别API为例，输入数据存在以下约束。其他API的的使用约束请参见约束与限制。 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在15px到8192px之间。 图像中识别区域有效占比超过8

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图片中人脸的遮挡度、模糊度、光照强度、姿态角度。 expression FaceExpression 人脸表情，包括中性、高兴、害怕、惊讶、伤心、生气、厌恶。 face_angle Integer 人脸图片旋转角（顺时针偏转角度），支持0°、90°、180°和270°图片旋转。 dress List

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部署物体定位服务 图1 部署物体定位服务 计算资源配置 按需配置，推荐内存4G以上，加速卡缺省1个（暂时无法精确到小数） 图2 部署物体定位服务 环境变量配置 图3 部署物体定位服务 表1 环境变量配置 名称 示例 描述 MODELS_CONFIG {"models":{"0":

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图片中所有目标物体都要标注。 目标物体清晰无遮挡的，必须画框。 画框仅包含整个物体。框内包含整个物体的全部，画框边缘不可与待标注的物体的边缘轮廓相交，在此基础之上确保边缘和待标注物体间不要留着空隙，避免背景对模型训练造成干扰。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理

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对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。 语音内容：对语音内容进行标注。 语音分割：对语音进行分段标注。

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导致使用时出现异常。 自动学习样例列表 表1 自动学习样例列表 样例 对应功能 场景 说明 口罩检测 自动学习 物体检测 基于AI Gallery口罩数据集，使用ModelArts自动学习的物体检测算法，识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI

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中分离出来？ 数据标注中，难例集如何定义？什么情况下会被识别为难例？ 物体检测标注时，支持叠加框吗？ 如何将两个数据集合并？ 智能标注是否支持多边形标注？ 团队标注的完成验收的各选项表示什么意思？ 同一个账户，图片展示角度不同是为什么？ 智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练？

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片。仅图库模型支持该接口。 公测 / 2018年6月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 图像搜索 服务正式公测上线 基于深度学习与图像识别技术，结合不同应用业务和行业场景，利用特征向量化与搜索能力，帮助客户从指定图库中搜索相同或相似的图片。 公测 产品介绍

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。 轻量级深度学习：选填“模型描述”。 图3 轻量级深度学习 重量级深度学习：选择量级“中量级”或“重量级”，选填“模型描述”。

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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当关闭“重复渲染”时，才可设置，表示单个水印在页面的垂直起始位置。 字体颜色 水印字体的颜色。 字体大小 水印字体的大小。 旋转角度 水印的旋转角度，取值范围-180~180，即逆时针或者顺时针旋转180度。 透明度 水印的透明度设置。 父主题： 高级页面

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如果OBS路径符合要求，请您按照服务具体情况执行3。 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

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准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。 响应速度快：单张图像识别速度小于0.1秒。 内容审核-文本 内容审核 -文本有以下应用场景： 电商评论筛查 审核电商网站产品评论，智能识别有色情、灌水等违规评论，保证良好用户体验。 场景优势如下： 准确率高：基于改进的深度学习算法，检测准确率高。

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在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自

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足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景。可根据最终部署环境和开发者需求的推理速度，自动调优并生成满足要求的模型。 图1 自动学习流程 ModelArts的自动学习不止为入门级开发者使用设计，还提供了“自动学习白盒化”的能力，开放模型参数，实现模板化

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