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这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7 清除资源 如果不再需要使用此模型及在线服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括： 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ 标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： 一般性问题
添加图片时，图片大小有限制吗？ 在数据管理功能中，针对“物体检测”或“图像分类”的数据集，在数据集中上传更多的图片时，是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB，且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意，针对自动学习功能中的添加图片，其图片大小限制不同，要求上传的图片大小不超过5MB。
计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，如果某些图片的标签具有相似性，
在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 图4 预测样例图 图5 预测结果
在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品，模型对预测图片有一定范围和要求，不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 步骤5：清理资源 体验结束后，建
物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 可以，一张图片可添加多个标签。 父主题： 数据标注
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？ 请您检查未标注图片的标注文件是否正确。如果标注框文件坐标超过图片，自动学习默认该图片未标注。 父主题： 数据标注
标注图片（图像分类） 在标注作业详情页中，展示了此数据集中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片，默认显示“未标注”的图片列表。单击图片，即可进行图片的预览，对于已标注图片，预览页面下方会显示该图片的标签信息。 在“未标注”页签，勾选需进行标注的图片。 手工点选：在图片列表中，
这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 Step7 清除资源 如果不再需要使用此模型及在线服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。
如何删除数据集图片 登录ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”，进入数据标注列表，单击需要删除图片的数据集，进入标注详情页。 在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中，依次选中需要删除的图片，或者“选择当前页”选中该页面所有图片，然后单击删除。在弹出的
使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 本案例以“ResNet_v1_50”算法、花卉识别数据集为例，指导如何从AI Gallery下载数据集和订阅算法，然后使用算法创建训练模型，将所得的模型部署为在线服务。其他算法操作步骤类似，可参考“ResNet_v1_50”算法操作。
数据集图片无法显示，如何解决？ 问题现象 创建的数据集，在进行标注时无法显示图片，单击单张图片也无法查看。或者数据集中提示图片加载异常。 原因分析 可能由于用户本地网络原因，无法正常访问OBS导致图片无法正常加载。 可能由于没有OBS桶的访问权限导致，请检查数据集输入位置所在的OBS桶，是否具有访问权限。
标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型，最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签，建议单独训练识别此标签的模型使用，并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题： Standard数据管理
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
使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注，图像分类暂不支持。 父主题： Standard数据管理
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
如何将某些图片划分到验证集或者训练集？ 目前只能指定切分比例，随机将样本划分到训练集或者验证集，不支持指定。 切分比例的指定： 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。
Lite资源池，每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件，该组件会检测节点状态，并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时，节点故障指标默认会上报到AOM，您可在AOM配置告警通知。 当发生节点异常时，在故障初步分析阶段，您可先按表1识别是否为亚健康并自助进行处理，
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