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如何快速准备高质量的视频标注数据？ 随着AI的快速发展，如何快速准备大量高质量的数据已经成为AI开发过程中一个极具挑战性的问题！
数据标注页面的图片能否按照图片名排序？这边观察图片会方便很多现在的图片显示顺序是乱的，如下图所示：
团队标注成员完成后，团队审核者可以对标注结果进行审核。登录ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”，在数据标注页面选择“我参与的”，在任务列表“操作”列单击“审核”，发起审核。
本帖的目的是收集参赛选手发现的AI挑战赛赛题数据集标注错误，请在下方发帖反馈：反馈格式：图片名，错误描述__________________________________________________________另外，目前已经发布了修订版datasets_v2，可以按照大赛页面方法获取
【功能模块】自动学习 物理检测【操作步骤&问题现象】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？【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）
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。
我之前已经标注过一百五十多张图片，共两个标签。想智能标注90张图片。不知道是为什么一直不能完成。
还有一个疑问，使用modelarts标注好物体检测的数据后，自己些代码时怎么使用这些数据呢？发现在MA上发布的数据集格式都是平台自定义的格式啊
我团队标注的选项也勾选了
CV之LabelImg：图片标注工具之LabelImg(图像标注工具)的简介、安装、使用方法详细攻略 目录 LabelImg的简介 常见的图片标注工具 LabelImg trainingImageLabeler labelImg的安装
= 0: raise ValueError(f"For '{prim_name}', padding must be zero when pad_mode is '{pad_mode}'.")
AI原生应用引擎支持所有数据集进行数据标注吗？
= ndim: raise ValueError("The number of axes must equal to the dimension of tensor.")
通过学习大量标注数据来得到知识，是机器学习、深度学习等人工智能类系统中的常见套路。这种方式引入了一种全新的“Data as Code”的编程模式，降低AI应用的开发门槛。你不需要了解AI，甚至也不需要了解计算机编程，只要会标注数据，便能开发出一个简单的AI应用。
该API属于ModelArts服务，描述: 更新标注团队成员。接口URL: "/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/{worker_id}"
logger.error(msg) raise ValueError(msg) return True return False # 检测输入数据 def check_input_data(*data, data_class):
if not len(m) is n_dimensions: raise TypeError("Input tuple dimension is incorrect.")
else: raise TypeError(f'{arg_name} {prim_name} must be {arg_type.__name__}, but got `{type(arg_value).
(): """func for raising error message when check failed""" type_names = [t.
该API属于ModelArts服务，描述: 创建团队标注验收任务。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id}/acceptance"
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