检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
ketName/data-cat”。 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。 图像分类数据集要求将标
ketName/data-cat”。 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
针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。 物体检测:用于训练的图片,至少有1种以上的分类(即1种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。 预测分析:由于预测分析任务的数据集不在数据管
物体检测标注时,支持叠加框吗? 支持。 “物体检测”类型的数据集,在标注时,可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是,标注框不能超过图片边缘。 父主题: Standard数据管理
自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理,可以分组打标或者清洗图片。 例如,用户通过搜索引擎搜索XX,将相关图片下载并上传到数据集,然后再使用自动分组,可以将XX图片分类,比如论文、宣传海报、确认为XX的图片、其他。用户可以根据分组结果,快速剔除
针对“图像分类”标注作业 在“待确认”页签中,查看标注难例的图片,其添加的标签是否准确。勾选标注不准确的图片,删除错误标签,然后在右侧“标签名”处添加准确标签。单击“确认”,勾选的图片及其标注情况,将呈现在“已标注”页签下。 选中的图片为标注错误图片,在右侧删除错误标签,然后在标签名处添加“狗”
横坐标:边缘化程度,即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值,值越大表示物体越靠近边缘。(图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线,该射线与图片边界交点到图片中心点的距离)。 纵坐标:框数量(统计所有图片中的框)。 一般呈正态分布。用于判断物体是否处于图片边缘,有一些只露
过滤标注“object” 图片经过裁剪后,xml文件中宽高不符 修改错误宽高参数为图片真实宽高 xml中没有“width”、“height”字段 根据图片真实宽高补全xml中的“width”、“height”字段和值 图片经过裁剪后,xml中矩形框“bndbox”大小不符 按图片裁剪比例缩放xml文件中“bnxbox”值
入服务预测界面,在“预测”页签单击“上传”,选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注,重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参
pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比,在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求
署 > 在线服务”,单击生成的在线服务名称,即可进入在线服务详情页。 在服务详情页,选择“预测”页签。 图5 上传预测图片 单击“上传”选择上传一张需要预测的图片,单击“预测”,即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图6 查看预测结果(1)--没戴口罩 图7 查看预测结果(2)--戴口罩
加密桶的数据集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例
启动智能标注时,必须存在未标注图片。 启动智能标注前,保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录Mo
大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例
对于不同类型的数据,用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业: 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。
快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集,用户可以选择不同的标注任务,当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法,训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多,导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题: 预置算法运行故障
可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗? 可以多人同时标注,但多人同时对同一张图片标注的话,只会以最后一个保存的人的标注结果为最终标注结果。建议轮流标注并及时保存标注结果。 父主题: Standard数据管理
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。 ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景
现的各种场景。 物体检测数据集中,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。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据: 训