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
  • 批量更新样本标签

    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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  • 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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  • Manifest文件导入规范说明

    Manifest文件。在获取此Manifest文件后,可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelArts中,导入后的数据已携带标注信息,无需重复标注,提升开发效率。 Manifest文件描述的是原始文件标注信息,可用于标注、训练、推理场景。Manifest文件中也可以只有

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  • 创建数据集版本

    label_task_type 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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  • 商标申请被商标局部分驳回后是否需要商标分割?

    商标申请被商标局部分驳回后是否需要商标分割? 根据您对商标局做出的部分驳回决定是否认同。 如您对商标局做出的驳回决定存在异议,可向商标局申请商标驳回复审,如果您急需使用通过部分的《商标注册证》且向商标局提出了驳回复审申请。您可以通过商标分割申请尽快取得通过部分项目上的《商标注册证》。 一旦商标分割成功,则无

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  • 对*-LIST二级分区表分割二级分区

    对*-LIST二级分区表分割二级分区 使用ALTER TABLE SPLIT SUBPARTITION可以对*-LIST二级分区表分割二级分区。 例如,假设*-LIST二级分区表hash_list_sales的二级分区product2_channel2的定义范围为DEFAULT。可以指定分割点将其

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  • AI开发基本流程介绍

    分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系业务规律,为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习深度学习模型,模型可以应用到新的数据中,得到预测、评价等结果。 业界主流的

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  • 对*-LIST二级分区表分割二级分区

    对*-LIST二级分区表分割二级分区 使用ALTER TABLE SPLIT SUBPARTITION可以对*-LIST二级分区表分割二级分区。 例如,假设*-LIST二级分区表hash_list_sales的二级分区product2_channel2的定义范围为DEFAULT。可以指定分割点将其

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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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  • 智能文档解析

    智能文档解析 功能介绍 智能文档解析基于领先的深度学习技术,对任意含有结构化信息的文档图像进行键值对提取、 表格识别 与版面分析并返回相关信息。不限制版式情况,可支持多种证件、票据规范行业文档,适用于各类行业场景。 应用场景 金融:银行回单、转账存单、理财信息截图等。 政务:身份证、结婚证、居住证、各类企业资质证照。

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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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  • 数据处理简介

    数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型,通过对原数据集进行学习,训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型,通过对原域目标域数据集进行学习,训练生成原域向目标域迁移的数据。

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  • 随机森林分类

    max_depth - 树的最大深度,默认为5 max_bins - 最大分箱数,默认为32 min_instances_per_node - 节点分割时,要求子节点必须包含的最少实例数,默认为1 min_info_gain - 节点是否分割要求的最小信息增益,默认为0 impurity

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  • 组合容器

    卡片背景支持有背景无背景设置。 无背景:当未勾选框时,为无背景格式。 有背景:当勾选框时,为有背景格式。支持背景颜色的设置。 状态icon 可以设置icon的显示方式颜色,支持始终显示悬停显示。卡片icon支持有状态icon无状态icon设置。 无背景:当未勾选框时,为无状态icon。

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  • 查询单个样本信息

    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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  • 更新团队标注验收任务状态

    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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  • 最新动态

    相关文档 1 新增《快速入门》文档 帮助客户快速了解使用本服务。 商用 快速入门 2019年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 对“如何调用API”章节进行整改 更加详细的描述了API的调用方法,帮助客户了解使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号

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  • 查询单个智能标注样本的信息

    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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  • 设置

    如果用户广播或者选看会场,大画面会切换为广播或者选看的会场视频。小画面会显示演示图像或者其他会场视频。 画廊视图 各会场视频共享演示均分显示,最多可显示16路视频/共享演示。 双屏模式 企业智慧屏支持双屏克隆/扩展功能,无需修改连线配置,只需通过界面操作即可将企业智慧屏屏幕上的内容克隆显示到另一个显示屏。 有两种开启双屏的方式:

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  • 准备数据

    荐选择OBS的API或SDK方法创建桶上传对象。 上述说明仅罗列OBS常用的使用方式工具,更多OBS工具说明,请参见《OBS工具指南》。 父主题: 第二相面积含量测定工作流

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  • 获取样本搜索条件

    参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID名称。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 labelers Array of

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