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在邮件详情中，使用“用户名”和“初始密码”登录ModelArts数据标注平台。 ModelArts数据标注平台地址已在邮件中给出，直接单击链接即可前往。首次登录时，务必根据提示修改密码。 2.
使用VOC2007标注好的数据集，算法是物体检测YOLOv3_Darknet53。数据集标注了head、hand、person等标注对象，person标注框包含了head等标注框。在训练时，无法检测出head等目标对象。
该API属于ModelArts服务，描述: 启动团队标注任务。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}"
目前智能标注，起动后无法中止.实际操作中，有时发现有问题，希望中止执行，修改后再重新开始。
#### 开始标注 1. 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 2. 在数据集列表中，基于“标注类型”选择需要进行标注的数据集，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 3.
ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据管理> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面视频标注标注作业详情页中，展示了此数据集中“未标注”和“已标注”的视频。在“未标注”页签左侧视频列表中，单击目标视频文件，打开标注页面。
团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。针对启用团队标注功能的数据标注任务，支持创建团队标注任务，将标注任务指派给不同的团队，由多人完成标注任务。
请问，ModelArts的图像标注功能，多标签标注的应用是和YOLO的WordTree方式一样的吗？如果是，在训练时如何构建、使用tree呢？
然而标记样本通常是代价比较大的，比如海量标注需要耗费大量时间和人力（海量的语料和图像标注）；又比如一些数据需要领域内的专家来进行人工标注（一家数据驱动的医疗公司有很多MRI扫描，他们需要聘请一位专家来帮助他们解释这些扫描），这样数据标注便成了人工智能算法商用的一个难题。
人们可以使用该工具创建定制化标注任务或执行图像标注，项目源代码已经开源：https://github.com/CSAILVision/LabelMeAnnotationTool Labelme 可以完成以下几个主要任务： 对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注（可用于目标检测
音频标注选择未标注音频。在“数据标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”选中该页面所有音频，在页面右侧进行标注。图1 音频标注添加标注。
使用 ModelArts标注的数据，如何导出？我们使用自动学习功能中的标注功能，标注了数据，但在指定的数据集目录中，目录都是空的，看不到任何数据文件，这个正常吗？哪里可以找到标注文件？
LabelMe 是一个用于在线图像标注的 Javascript 标注工具。与传统图像标注工具相比，其优势在于我们可以在任意地方使用该工具。此外，它也可以帮助我们标注图像，不需要在电脑中安装或复制大型数据集。
如下图，可在提示在标注中的大概进度吗？如已完成多少，这样也能大概知道进展情况，不用傻傻的等。
将词汇按照他们的词性（POS）分类以及相应的标注它们的过程被称作为词性标注（POS tagging），简称为标注。词性也被称为词类或词汇范畴。用于特定任务的标记的集合被称为一个标记集，我们本章的重点是利用标记和自动标注文本。
然而标记样本通常是代价比较大的，比如海量标注需要耗费大量时间和人力（海量的语料和图像标注）；又比如一些数据需要领域内的专家来进行人工标注（一家数据驱动的医疗公司有很多MRI扫描，他们需要聘请一位专家来帮助他们解释这些扫描），这样数据标注便成了人工智能算法商用的一个难题。
【功能模块】【数据集】【智能标注】【操作步骤&问题现象】1、已经有标签A,B,C，并且对这批图片标注完毕2、现在想对这批图片新增标签D，但是无法使用智能标注，因为之前已经标注过了，这个怎么破?【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
基于ModelArts智能数据标注功能，高效完成海量数据智能标注，越标越准，用AI解决AI的问题，大幅减少标注人力。
基于ModelArts智能数据标注功能，高效完成海量数据智能标注，越标越准，用AI解决AI的问题，大幅减少标注人力。
RLE格式分割标注文件格式转换【以Airbus Ship Detection Challenge为例】 1.Airbus Ship Detection Challenge url: https://www.kaggle.com/competitions/airbus-ship-detection
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