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    深度学习样本标注工具 更多内容
  • 准备数据

    只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。

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  • 准备数据

    只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。 针对已标注数据,要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式,格式详细说明请参见表1。

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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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  • ModelArts标注完样本集后,如何保证退出后不再产生计费?

    ModelArts标注样本集后,如何保证退出后不再产生计费? 标注样本集本身不计费,数据集存储在OBS中,收取OBS的费用。建议您前往OBS服务,将数据集存储的OBS路径,删除数据和OBS桶即可停止收费。 父主题: 计费相关

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  • 查询数据集的团队标注任务列表

    true:团队标注任务的标注结果自动同步至数据集 false:团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 check_rate Double 团队标注任务验收比例。 checking_task_desc WorkforceSamplingTaskDesc object 团队标注任务当前验收任务详情。

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  • 入门教程

    亮度的图片,让数据更均衡,为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中,单击图片,自动跳转到标注页面。 在标注页面的工具栏中选择合适的标注工具,本示例使用矩形框进行标注。 图4 标注工具 使用标注工具选中目标区域,在弹出的标签文本框中,直接输入新的标签名

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  • 团队标注的完成验收的各选项表示什么意思?

    团队标注的完成验收的各选项表示什么意思? 全部通过:被驳回的样本,也会通过。 全部驳回:已经通过的样本,需要重新标注,下次验收时重新进行审核。 剩余全部通过:已经驳回的会驳回,其余会自动验收通过。 剩余全部驳回:样本抽中的通过的,不需要标注了,未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。

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  • 产品优势

    ark等加速服务,为您提供低成本高性能的基因测序解决方案。支持对接深度学习框架,方便您深度解读报告。 秒级并发 基因容器利用容器技术的秒级并发能力,可将WGS从30小时缩短至5小时以内,对比同类竞品,使用相同样本的情况下,资源利用率大幅提升。 简单易用 不单独维护小资源池,使用华

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  • 标签传播算法(Label Propagation)

    Propagation)是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建图,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。标签数据就像是一个源头,可以对无标签数据进行标注,节点的相似度越大,标签越容易传播。

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  • 训练模型

    别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 训练模型

    别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 自然语言处理套件(使用文本分类工作流开发应用)

    上传的训练数据可以是已标注的数据,也可以是未标注的数据。 您可以根据自身业务选择“数据集状态”是“已标注数据集”还是“未标注数据集”。 数据集模板可在选择“数据集状态”后,单击下方的“文本分类已标注数据模板”或“文本分类未标注数据模板”,下载数据集模板至本地查看。 本样例使用已标注的数据集,所以选择“已标注数据集”。

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  • 解析Manifest文件

    manifest_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 size Long 样本数量。 samples JSON Array 样本列表。样本属性请见表3。 表3 sample样本属性 参数 参数类型 描述 source String 被标注对象的URI,支持OBS、HTTPS、Content。其中

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  • 准备数据

    tName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应,例如标注对象文件名为“10.jpg”,那么标注文件的文件名应为“10.txt”。 数据文件存储示例: ├

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  • 属性总览

    "false"即不导入原数据集中已标注样本到待确认。可选值如下: true:导入原数据集中已标注样本到待确认 false:不导入原数据集中已标注样本到待确认 否 bool import_annotations 是否导入标签。可选值如下: true:导入标签(默认值) false:不导入标签

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  • 训练模型

    别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 训练模型

    别的图片量不少于100个,如果低于这个量级建议扩充。 检查不同标签的样本数是否均衡,建议不同标签的样本数量级相同,并尽量接近,如果有的类别数据量很高,有的类别数据量较低,会影响模型整体的识别效果。 选择适当的学习率和训练轮次。 通过详细评估中的错误识别示例,有针对性地扩充训练数据。

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  • 图片/音频标注介绍

    图片/音频标注介绍 图片/音频标注是为数据工程师、数据科学家等提供的辅助标注工具。提供界面化数据查看、单点数据标注、保存标注结果、标注结果发布数据集等功能。可准确、高效、安全地完成各类型数据的标注任务,为客户提供专业的数据标注服务能力,助力客户高效开展算法模型训练与机器学习,快速提高AI领域竞争力。

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  • 添加批次任务

    任务类型为人工标注: 图3 人工标注 任务类型:有人工标注和预标注两种。此处以人工标注为例。 标注物:标注模板和项目内标注物至少选取一种。 当选取标注模板后,标注模板内标注物与项目内有重名标注物时会跳出弹窗,提示用户项目内有重名标注物,如需使用该标注物,单击确认后默认选择项目下标注物展示在下方显示框中展示。

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  • 准备数据

    │ COMMENTS_114945_result.txt 文本分类的标注对象和标注文件均为文本文件,并且以行数进行对应。如标注文件中的第一行表示的是标注对象文件中的第一行的标注。 例如,标注对象“COMMENTS_114745.txt”的内容如下所示。 手感很好,反应速度很快,不知道以后怎样

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  • 团队成员查询团队标注任务列表

    last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate Double 团队标注成员任务验收审核通过率。 role Integer 团队标注成员角色。 sample_stats SampleStats object 团队标注成员任务样本统计信息。 score

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