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

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标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 第二相标注的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见表1。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename 是 被标注文件的文件名。

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标注工具和快捷键说明 标注平台提供多种标注工具和隐藏快捷键，满足不同标注任务所需，提高标注效率。 2D标注 2D标注任务较多，类型多样，故平台开发多种标注工具，辅助标注工作，提高标注人员标注效率。 表1 标注工具说明 一级图标 二级图标 名称 功能 快捷键 无 选择 拖动标注框。

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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创建标注任务 如果用户需要标注本地的图片或是语音类文件，则需要先创建标注任务。 操作步骤 在数据服务左侧导航，选择“工具箱>数据标注>图片/音频标注”。 在“任务管理”界面，单击“创建任务”。 目前支持两种标注类型：语音类和图片类。 在“创建任务”界面，配置信息，参数说明见表1。

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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

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ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同

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训练物体检测模型 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 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的“继续运

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先解除桶加密，重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据，排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测） 目前物体检测仅支持矩形标注框。请确保所有图片的标注框为矩形框。 如果使用非矩形框，可能存在以下报错：

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一任务中继承。 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。 单击左侧标注工具栏，选择对应的标注工具。 在图片界面单击左侧工具栏“补框”，绘制2D框，此时右侧标注列表只展示关联对象的标注物。键盘按键“ESC”退出绘制状态，右侧标注列表展示所有的标注物。 图2 2D补框

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ModelArts标注数据丢失，看不到标注过的图片的标签 原因是删除了默认的标注作业，导致标签被删除。 父主题： Standard数据管理

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准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习

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依托智慧教室的建设，为学校构建下一代数字学习环境，促进教学对象、教学内容、教学活动、教学工具、教学空间有机融合。 通过深度融合的软硬件集成，用一个应用满足教学一体化、管理一体化的需求，满足多场景教学的实际使用。依靠高清4K屏、收扩音系统，升级本地学生视听学习体验的同时让远端学生也都能看得清

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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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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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因此建议使用矩形标注框标注图片。如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式。 更多详情请见准备数据。 云状识别工作流 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量，不能有损坏的图片。目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP。

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数据标注 时序数据标注 图片/音频标注 父主题： 管理基础工具

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深度诊断E CS 操作场景 ECS支持操作系统的深度诊断服务，提供GuestOS内常见问题的自诊断能力，您可以通过方便快捷的自诊断服务解决操作系统内的常见问题。 本文介绍支持深度诊断的操作系统版本以及诊断结论说明。 约束与限制 该功能依赖云运维中心（Cloud Operations

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#标注物使用的标签ID， "label_num": 1, #标注物个数 "label_meta_name": "Car", #标签名称 "label_meta_desc": "自采目标识别",

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标注是KPI异常检测非常重要的数据，可以提升监督学习训练过程中KPI检测准确率，在无监督学习中做算法验证评估： 监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，并将标注数据用于训练。用户基于训练结果进行确认和重新标注，并将标注数据重新用于训练，提升KPI检测准确率。 无监督学习：使用标注工具对原始数据进行标注，对模型进行

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75个英文单词，1token≈1.5汉字。 自监督学习 自监督学习（Self-Supervised Learning，简称SSL）是一种机器学习方法，它从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务

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