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免费体验 自动学习 在ModelArts自动学习功能中，在训练模型和部署上线阶段，可选择免费的计算规格，端到端体验一个自动学习项目，大大降低您的体验成本。 单击此处进入ModelArts管理控制台，参考如下操作指导体验免费规格的使用。 使用场景 自动学习项目分为“数据标注”、“模型

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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VS Code Toolkit功能介绍 操作指导 自动学习之图像分类 操作指导 04:08 自动学习之图像分类 自动学习之预测分析 操作指导 03:30 自动学习之预测分析 自动学习之物体检测 操作指导 04:35 自动学习之物体检测 VS Code连接Notebook 操作指导

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支持 支持 支持 3D渲染、图形工作站、游戏加速 付费使用，需要购买License，满足图形图像类应用加速用途。 Tesla驱动 不需要 支持 不支持 不支持 不支持 科学计算、深度学习训练和推理 通常搭配使用NVIDIA CUDA SDK，可免费下载使用，满足通用计算类应用加速用途。

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情。 示例：使用公共资源池运行自动学习作业。计费项：计算资源费用和标准存储费用 假设用户于2023年4月1日创建了自动学习的图像分类项目，在运行阶段，10:00:00-10:06:00完成了数据校验，10:06:00-11:12:00完成了图像分类，11:30:00完成了服务部署

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准备数据 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 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： 自动学习

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创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练

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框架提供了图像处理单元以及视频编解码能力的调用接口，用户可以根据实际情况，将图像的解码/视频的解码放到Device上，以减少从Host到Device传输的数据量，同时降低数据传输时间开销和带宽压力。在Host侧，通过调用Matrix框架提供HIAI_DMalloc申请Device侧的内存，作为图像/视频编解码的输入使用，数据存放的内存位置

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e侧的内存，作为图像/视频编解码的输入使用，数据存放的内存位置建议起始地址128对齐。在Device侧，DVPP完成图像/视频预处理后，调用Matrix框架提供HIAI_DVPP_DMalloc申请内存，作为图像预处理后的输出使用。 父主题： DVPP使用

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获取当前帧图像 定义：Void GetPictureData(SavePictureCallback callback) 描述：在ARInspect SDK工作期间，摄像头被占用，如果想获取摄像头采集的图像，可调用该接口获取一帧实时图像。 参数： 表1 参数 名称 类型 描述 callback

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图像与声音类 打开MIC开关 关闭MIC开关 音频输出设置 查询是否接入演示输入源 查询当前是否正在发送演示 启动发送演示 停止发送演示 开始暂隐图像 停止暂隐图像 设置扬声器音量 开始音量检测 获取音量指示参数 获取音频参数 设置音频参数 设置本地音频输出 切换主流或演示视频源

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开始暂隐图像 接口名称 WEB_StartSendBlueScreenAPI 功能描述 开始暂隐图像。对应的停止暂隐图像的接口为WEB_StopSendBlueScreenAPI。只有在会议中，才能调用该接口。终端是否入会，可以通过 请求邮箱数据 中的 conftype 字段查看。该字段非0时，表示当前在会议中。

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图像去雾 功能介绍 摄像机在雾霾天气拍摄照片时，不可避免出现图像质量不高、拍摄场景不清晰的情况。针对此类场景，图像去雾算法进行针对性的去雾处理，除了可以去除均匀雾霾外，还可以处理非均匀的雾霾。使用时用户发送待处理图片，返回经过去雾处理后的结果图片。 前提条件 在使用图像去雾服务之前需要您完成服务申请和认证鉴权。

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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。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

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在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话框中，选择智能标注类型，可选“主动学习”或者“预标注”，详见表1和表2。 表1 主动学习 参数 说明 智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例

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等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成

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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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横向评估型作业在作业配置页面单击“保存”按钮后，可以直接单击“执行”按钮。 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，查找待执行的作业，单击“执行”，系统自动跳转到“历史作业”页面。 图1 执行作业 等待执行完成，在“历史作

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可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制

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务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。简单场景工作量预计不超过17人天 300,000.00 每套 AI算法原型开发-标准版 对业务场景为普通场景的企业或政府单位进行算法原型开发或者优化服务，基于脱敏数据，训练深度学习或机器学习模型，形成相关的验证报告。普通场景工作量预计不超过18人天

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