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数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 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？ 父主题： Standard自动学习
>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行，单击操作列的“导入”。 或者，您可以单击数据集名称，进入数据集“概览”页，在页面右上角单击“导入”。 在“导入”对话框中，参考如下说明填写参数，然后单击“确定”。 “数据来源”：“本地上传” “上传数据存储路径”：数据存储的OBS路径。 “上传
"dataset-image" # 数据集名称 data_type = "IMAGE" # 数据集类型，图像类型数据集 data_sources = dict() # 数据集数据来源 data_sources["type"] = 0 # 数据来源类型，0表示OBS
数据集中的数据导入有5个入口。 创建数据集时直接从设置的数据导入路径中自动同步数据。 创建完数据集后，在数据集列表页面的操作栏单击“导入”，导入数据。 图1 在数据集列表页导入数据 在数据集列表页面，单击某个数据集的名称，进入数据集详情页中，单击“导入>导入”，导入数据。 图2 在数据集详情页中导入数据
ts数据管理。 提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行
Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时，可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直
更新数据集 功能介绍 修改数据集的基本信息，如数据集名称、描述、当前版本或标签等信息。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{projec
Schema列表。 status Integer 数据集状态。当前可选值： 0：数据集创建中 1：数据集正常 2：数据集删除中 3：数据集已删除 4：数据集异常 5：数据集同步中 6：数据集发布中 7：数据集版本切换中 8：数据集导入中 third_path String 第三方路径。
标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注 OBS桶设置了自动加密会导致此问题，需要新建OBS桶重新上传数据，或者取消桶加密后，重新上传数据。 父主题： Standard数据管理
特权池信息数据显示均为0%如何解决？ 问题现象 特权池基本信息页面数据均显示为0%（如CPU使用率、内存使用率、加速卡使用率、加速卡显存使用率）。 原因分析 原因是集群没有安装ICAgent。新建特权池时默认会安装ICAgent，可能由于用户自行卸载ICAgent，导致资源池数据显示异常。
创建ModelArts数据增强任务 前提条件 数据已准备完成：已经创建数据集或者已经将数据上传至OBS。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建数据处理任务 登录ModelArts管理控制台，在左侧的导航栏中选择“数据准备>数据处理”，进入“数据处理”页面。 在“数据处理”页
检测”。 设置数据处理类型选择“数据校验”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据清洗算子（PCC算子）。 图2 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为
导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对
查询数据集详情 查询数据集的详细信息，包括数据集的样本信息、版本信息等。 dataset.get_dataset_info() 示例代码 查询数据集详情 from modelarts.session import Session from modelarts.dataset import
后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。 表格数据集对训练数据的要求： 训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。 训练数据列内容不能有时间戳格式（如：yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等）的数据。 如果某一列的取值只有
ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。
ta.sh 。 预训练数据集预处理参数说明 预训练数据集预处理脚本scripts/llama2/1_preprocess_data.sh 中的具体参数如下： --input：原始数据集的存放路径。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。
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