模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

查看更多 →

模型权值存放在OBS上的完整路径。在keras中通过model.save_weights(filepath)可得到模型权值。 word2vec_path 是 word2vec模型存放在OBS上的完整路径。 示例 图片分类预测我们采用Mnist数据集作为流的输入，通过加载预训练的deeple

查看更多 →

图像中包含的影视明星、网红人物等。 主体识别 利用后台算法来检测图像中的主体内容，识别主体内容的坐标信息。 图2 主体识别示例图 翻拍识别 利用深度神经网络算法判断条形码图片为原始拍摄，还是经过二次翻拍、打印翻拍等手法二次处理的图片。利用翻拍识别可以检测出经过二次处理的不合规范图片，使得统计数据更准确、有效。

查看更多 →

模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训

查看更多 →

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）

查看更多 →

检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的类别与位置。需要添加图片，用合适的框标注物体作为训练集，进行训练输出模型。适用于一张图片中要识别多个物体或者物体的计数等。可应用于园区人员穿戴规范检测和物品摆放的无人巡检。

查看更多 →

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。 ModelArts平台提供的数据处理功能，基本目的是从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。当数据采集和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保

查看更多 →

转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。

查看更多 →

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）

查看更多 →

"bucket_name": "xr3d-models-bucket"}}} 配置模型文件（包含对应的AI模型）在OBS桶的位置 网络配置 图4 网络配置 登入华为云HiLens页面，在设备管理查看对应设备部署服务的状态，跟踪服务与定位服务状态为成功即可。 图5 查看 父主题： HiLens部署技能

查看更多 →

依次单击需要复核的图片，在标注页面拖动图片的标注框，即可重新完成标注。（修改后的图片会带有“已修改”的信息。） 您也可以选中需要删除标签的图片，单击右上方的，删除原始的标注信息。（删除后的图片会带有“已删除”的信息） 图6 已修改 图7 已删除 您也可以对当前已标注的图片标签信息进行修改。

查看更多 →

等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将所有数据都采集全，因此，

查看更多 →

物体检测标注，需要保证目标框内物体的完整性；针对图片中存在多个物体的情形，做到不重标、不漏标。 项目创建完成后，将会自动跳转至新版自动学习页面，并开始运行，当数据标注节点的状态变为“等待操作”时，需要手动进行确认数据集中的数据标注情况，也可以对数据集中的数据进行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态

查看更多 →

未标注的图片数据。单击任意一张图片，进入图片标注界面。 用鼠标框选图片中的物体所在区域，然后在弹出的对话框中选择标签颜色，输入标签名称，例如此示例中的“yunbao”，按“Enter”键完成此标签的添加。标注完成后，左侧图片目录中此图片的状态将显示为“已标注”。 数据标注的更多说明：

查看更多 →

ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发，基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成，通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能，让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需

查看更多 →

自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明

查看更多 →

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

查看更多 →

团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 不同类型数据集支持的功能列表 其中，不同类型的数据集，支持不同的功能，详细信息请参见表1。 表1 不同类型数据集支持的功能 数据集类型 标注类型 人工标注 智能标注

查看更多 →

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，帮助客户了解和使用本服务。 商用 如何调用API 2019年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 新增目标检测API接口 检测图片中的目标物体，返回图片中各个目标的具体坐标点，仅支持家具行业。

查看更多 →

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。标签列目前支持离散和连续型数据，只能选择一列。

查看更多 →

对于数据集中列的过滤策略如下所示： 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值（0.9），此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值（即每一行的数据都是一样的），此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯数值列，如果此列的取值个数等于行数（即每一行的数值都是不一样的），此列数据在训练时将被剔除。

查看更多 →