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。

 
 

    深度学习图像分割和其他分割方法 更多内容
  • 对*-RANGE二级分区表分割二级分区

    对*-RANGE二级分区表分割二级分区 使用ALTER TABLE SPLIT SUBPARTITION可以对*-RANGE二级分区表分割二级分区。 例如,假设*-RANGE二级分区表list_range_sales的二级分区channel1_customer4的定义范围为[1000

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  • 按标签名称更新单个标签

    project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 label_type 否 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

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  • 创建导出任务

    创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from

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  • 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据

    如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据 问题 如何在不同的namespaces上逻辑地分割数据? 回答 配置: 要在不同namespaces之间逻辑地分割数据,必须更新HDFS,HiveSpark的“core-site.xml”文件中的以下配置。 改变Hive组件将改

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  • 功能咨询

    如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练? 如何查询 自定义镜像 的cudacudnn版本? Moxing安装文件如何获取? 如何使用soft NMS方法降低目标框堆叠度 多节点训练TensorFlow框架ps节点作为server会一直挂着,ModelA

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  • 什么是图像识别

    给用户,用户通过实时访问调用API获取推理结果,帮助用户自动采集关键数据,打造智能化业务系统,提升业务效率。 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、场景概念标签,具备目标检测属性识别等能力帮助客户准确识别理解图像内容。主要面向媒资素材管理、内容推荐、广告营销等领域。

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  • 导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery

    Gallery中的数据集,可以设置是否公开,将数据集公开给其他人使用。 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。

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  • 桑基图

    流出数据的空值处理方式展示为节点展示为流失条。 节点的宽度上下间距用户可自定义设置。 数据流支持设置线条类型、线条配色透明度。 线条类型:曲线直线。 连线配色种类:固定配色、两端节点渐变、跟随起始节点、跟随结尾节点。 标签 数据标签支持全量、维度、度量设置。 全量:支持维度度量数据显示。

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  • 功能介绍

    等特征,内置遥感解译专用模型,支持用户进行预训练和解译应用。 图18 部分深度学习模型参数 一键式模型部署API发布,提供深度学习模型的快速部署功能,支持GPU资源分配、弹性扩容、模型迭代发布、应用监控统计分析,轻松实现AI能力服务化。 图19 模型部署发布平台 平台基于模型

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  • 创建数据集

    %^&*_=|?/':.;,中的某一个字符,分割符需要转义。 label_separator 否 String 标签标签之间的分割符。分隔符仅支持一个字符,必须为大小写字母,数字或@#¥%^&*_=|?/':.;,中的某一个字符,分割符需要转义。 difficult_only 否

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  • 使用自动学习实现图像分类

    使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发

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  • 扫描雷达

    颜色:单击颜色编辑器设置极轴的颜色。 宽度:输入数值或单击设置极轴的宽度。 分割线 颜色:单击颜色编辑器设置分割线的颜色。 线条数量:输入数值或单击设置分割线的线条数量。 线条样式:单击下拉框设置分割线的线条样式。 线条宽度:输入数值或单击设置分割线的线条宽度。 填充颜色 颜色:单击颜色编辑器修改各区域的颜色。

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  • 导出ModelArts数据集中的数据

    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。 导出数据为新数据集

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  • 迁移工具和方法

    迁移工具方法 本章节主要介绍华为云推荐的SAP系统迁移工具及方法,具体如表 迁移工具/方法比较所示。主要从适用范围、停机时间、迁移复杂度等方面给出比较,您可以根据实际需求,选择合适的方法或工具。您也可以参见迁移方法详细介绍章节,了解迁移方法的详细内容。 表1 迁移工具/方法比较 迁移工具/方法

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  • 导出ModelArts数据集中的数据为新数据集

    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。 导出数据为新数据集

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  • 对*-RANGE二级分区表分割二级分区

    对*-RANGE二级分区表分割二级分区 使用ALTER TABLE SPLIT SUBPARTITION可以对*-RANGE二级分区表分割二级分区。 例如,假设*-RANGE二级分区表list_range_sales的二级分区channel1_customer4的定义范围为[1000

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  • 概要

    Online中使用TensorFlowJupyter Notebook完成神经网络模型的训练,并利用该模型完成简单的图像分类。 父主题: 基于CodeArts IDE Online、TensorFlowJupyter Notebook开发深度学习模型

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  • 批量更新团队标注样本的标签

    1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果预测结果不一致。 3:预测结果训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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  • 图像搜索

    云容器引擎-成长地图 | 华为云 图像搜索 图像搜索(ImageSearch)基于深度学习图像识别技术,结合不同应用业务行业场景,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。 免费体验 图说E CS 立即使用 立即使用 成长地图 由浅入深,带您玩转ImageSearch

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  • 人工标注操作指导

    注修改标注框方式一致。 联合标注点云标注还需添加锚点。单击“添加锚点”(标注类型为联合标注3D标注,其他标注类型可忽略此步)。 锚点:在Octopus标注平台点云标注类型中,车辆点云图像的标注框顶点与车辆实际顶点重合点为标注框锚点。3D点云图像的车辆标注框锚点可辅助确认车辆实际大小。

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  • GPU加速型

    OpenGL 4.5 Vulkan 1.0 支持CUDAOpenCL。 支持NVIDIA T4 GPU卡,显存为16 GB。 实例可虚拟化分片: 计算性能为NVIDIA Tesla T4的1/8、1/41/2 显存为2 GB、4 GB8 GB 支持图形加速应用。 支持CPU重载推理应用。

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