<y3>150<y3> <x4>200<x4> <y4>200<y4> <x5>100<x5> <y5>200<y5> <x6>50<x6> <y6>150<y6> circle 圆形 圆心坐标和半径。 <cx>100<cx> <cy>100<cy> <r>50<r> 上传数据至OBS

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标注图片类数据集 创建图片类数据集标注任务 审核图片类数据集标注结果 上线标注后的图片类数据集 父主题： 标注数据集

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annotation/auto-deploy/”。例如：“/test/work_1608083108676/dataset123-g6IO9qSu6hoxwCAirfm/annotation/auto-deploy/”。 parameters Array of TrainingParameter

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数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景，能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量，同时会生成相应的标签。在深度学习领域，增强有重要的意义，能提升模型的泛化能力，增加抗扰动的能力。数据扩增过程不会改动原始数据，扩增后的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 ModelArts提供以下数据扩增算子：

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”状态，双击数据标注节点，打开数据标注节点的运行详情页面。前往实例详情页确认所有图片是否都标注完成，确认无误后，回到工作流页面单击“继续运行”。 在“确认是否继续允许”的弹窗中，单击“确定”，工作流会继续从数据标注节点依次运行到服务部署节点。该段时间不需要用户做任何操作。 当工作

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数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 父主题： Standard自动学习

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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3 选择标注类别 框选标注物。 图4 框选标注物 调整三视图。 依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。 图5 调整三视图 调整2D框（只适用于联合标注） 单击2D图片。 图6 单击2D图片

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelArts集成了深度学习和机器

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IMG_20180919_114945.jpg │ IMG_20180919_114945.xml 标注文件的示例如下所示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

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IMG_20180919_114945.jpg │ IMG_20180919_114945.xml 标注文件的示例如下所示： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

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如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/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。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，

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5D人车图片标注任务 2.5D人车图片标注任务相比于2D人车标注任务，由2D的矩形框转变为2.5D框，可以定位车辆车身的正面与侧面，辅助开发者辨别车辆的行驶方向。 绘制对象 单击2.5D图片标注任务，选择一张图片进入人工标注。 选择标注工具。 单击左侧工具栏2.5D标注工具（快捷键5，非小键盘）。

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Cluster使用的都是专属资源池。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing

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<y3>150<y3> <x4>200<x4> <y4>200<y4> <x5>100<x5> <y5>200<y5> <x6>50<x6> <y6>150<y6> circle 圆形 圆心坐标和半径 <cx>100<cx> <cy>100<cy> <r>50<r> 父主题： Manifest管理

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图中标注框。 图5 调整三视图 修改标注类别 右键单击目标图形，可进入选择类别的跳出框，即可修改类别。 修改额外属性。 右键单击目标图形，如果目标含有额外属性，单击即可选择属性。 图6 修改额外属性 修改对象ID。 右键单击目标图形，可以在对象ID栏手动输入数值来修改ID，由此将2D框和3D框数据手动关联。

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训练图像分类模型 完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。

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小键盘）。 左键单击即可绘制点图形 。 图5 绘制点 图6 绘制点 修改标注框 修改矩形框。 左键单击矩形框的某条边拖动可修改这个边的位置，左键单击某个角点拖动可以修复角点位置。 左键选中某条边，或者某个角点，可以通过h（←）j（↓）k（→）u（↑）调整像素框1px。 图7 修改矩形框

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(test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data() 对训练数据做预处理，并查看训练集中最开始的25个图片。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 class_names = ['T-shirt/top'

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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

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依据标注规范要求，结合下方真实图片中对应标注物大小，调整点云图像中标注物三视图中标注框。 图4 调整三视图 调整2D框（只适用于联合标注）。 单击2D图片。 开启联合按钮。 图5 开启联合 针对点云框对应的2D框进行调整大小。 图6 调整2D框 修改标注类别。 右键单击目标图形，可进入选择类别的跳出框，即可修改类别。

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