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    深度学习图片标注工具 更多内容
  • 模型训练

    模型训练 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在“自动学习”页面,单击创建成功的项目名称,进入“数据标注”页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 在“数据标注”页面,单击右上角的“开始训练”,然后在弹出的“训练设置”对话框中配置相

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测

    功,如果数据集还未成功导入,创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤3:创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面,选择物体检测项目,单击“创建项目”。

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  • 点云跟踪标注任务

    点云跟踪标注任务 绘制对象 单击点云标注任务,单击任意一帧,进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏“AI标注”(快捷键b)。 图1 选择标注工具 选择标注类别。 标注下拉列表页选择一标注名,进入标注状态。 图2 选择标注类别 框选标注物。 图3 框选标注物 调整三视图。

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  • 免费体验自动学习

    栏中选择“自动学习”。 参考准备数据,准备用于模型训练的数据集,并按要求上传至OBS。 参考创建项目,创建一个“图像分类”的自动学习项目,在项目中,选择步骤2中准备的数据。 参考标注数据,将所有图片数据完成标注。 参考自动训练,在“训练设置”窗口中,选择“自动学习免费规格(CPU

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  • 分页查询智能任务列表

    分页查询智能任务列表,包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    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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  • 物体检测

    ”的图片,默认显示“未标注”的图片列表。 在“未标注”页签图片列表中,单击图片,自动跳转到标注页面。在标注页面,常用按钮的使用可参见表2。 在页面上方工具栏选择合适的标注图形,系统默认的标注图形为矩形。本示例使用矩形工具进行标注。 页面左侧可以选择多种形状对图片进行标注标注第一

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  • 人工标注操作指导

    单击子任务,进入标注子任务详情页面。 单击任意一张图片,单击“人工标注”。 图1 人工标注 单击具体待标注图片,单击“人工标注”,进入图片详情页,选取特定形状和标签,对图片中物体进行手动标注,如下图所示。 区域1:标注工具栏。 区域2:待标注图片。 区域3:标注结果确认栏。 区域4:标注搜索。

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  • 解析Pascal VOC文件

    String 文件名称。 source Object 数据源信息,详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的ma

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  • 功能介绍

    数据集治理:支持PB级海量存储。 提供通用存储、模型仓库,方便集中处理数据以及模型信息。 标注服务 以标注为核心。 平台提供点云和图片的人工标注和预标注。 支持数据预标注功能,节省大量人力成本。 训练服务 以模型为核心。 平台提供软硬件加速模型训练和推理,大幅缩短训练时间,提升训练效率。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    步骤6:运行工作流 项目完成创建之后,会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是: 观察数据标注节点,待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点,打开数据标注节点的运行详情页面,单击“继续运行”。 在弹出的窗口中

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  • 什么是ModelArts

    使用更多的功能,并查看其相关操作指导 如果您是一个业务开发者,可以使用自动学习功能(无需编码,无需专业的AI基础能力),快速构建模型。详细操作指导可参考《自动学习》。 如果您是一个AI工程师,可以使用AI全流程开发,包含使用《开发环境》、《数据准备与分析》、《数据标注》、《模型开发》、《推理部署》等,您使用一个或多个功能应用到您的AI开发中。

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  • 数据集版本不合格

    不满足自动学习训练作业要求,因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。 物体检测:用于训练的图片,至少有1

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  • 什么是ModelArts Pro

    新的流程自动化,只需要客户自己上传标注图片,就可以在线完成模型训练、评估、发布。 图3 零售场景 物流场景 物流场景需要处理各种格式的票据图片,用户可以通过简单的标注生成自己的专属模板,实现关键字段的自动识别和提取。 特点:对各种格式的票据图片,可制作模板实现关键字段的自动识别和提取。

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  • 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

    步骤6:运行工作流 项目完成创建之后,会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是: 观察数据标注节点,待数据标注节点变为橙色即为“等待操作”状态。双击数据标注节点,打开数据标注节点的运行详情页面,单击“继续运行”。 在弹出的窗口中

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  • 部署上线

    下面的测试,是您在自动学习图像分类项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加图片进行测试。在“自动学习”页面,选择目标项目,进入“部署上线”界面,选择状态为“运行中”的服务版本,在“服务测试”区域单击“上传”,选择本地图片进行测试。 图2 上传图片 单击“预

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  • 数据标注

    在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮,前往数据标注页面。单击任意一张图片,进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签,此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频,或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频,在页面右侧进行标注。 图2 音频标注 添加标注。先对音频进行播放识别,然后选中音频文件

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  • 部署上线

    下面的测试,是您在自动学习物体检测项目页面将模型部署上线之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后,您可添加图片进行测试。在“自动学习”页面,选择目标项目,进入“部署上线”界面,选择状态为“运行中”的服务版本,在“服务测试”区域单击“上传”,选择本地图片进行测试。 图2 上传图片 单击“预

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  • 迁移学习

    数据和目标数据的标签列修改代码框左侧“# Select data from dataframe”标注下的对应值。 本文以使用“CMF”方法为例。 单击界面右上角的图标,选择“迁移学习 > 特征迁移 > 迁移操作 > CMF”。 界面新增如图1所示内容。 图1 使用CMF算法迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 视频标注

    数据标注”,进入“数据标注”管理页面。 数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。如果要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型,基于“标注类型”选择需要进行标注标注作业,单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。

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