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张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 无监督车牌检测工作流 文件名规范，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括JPG、JPEG、PNG、BMP，单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。
开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图3 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，并针对未标注的数据进行
角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开发的
角的“开始标注”，在“数据标注”页面手动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开发的
注数据。 勾选当前应用开发所需的训练数据集。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，并针对未标注的数据进行数据标注，然后单
热轧钢板表面缺陷检测工作流标注数据时，必须使用矩形标注框标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开发的
自动标注数据 单击“下一步”，创建SKU后，自动标注数据。 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图5 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，针对未标注的数据进行数
标注页面，开始手动标注数据。 图6 数据集标注任务 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图7 标签解析 后续操作 选择训练数据集后，单击右下角的“下一步”，进入应用开发的“模型训练”步骤，详细操作指引请参见4
及合并标签后新的“标签名”。 图3 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图4 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，并针对未标注的数据进行
及合并标签后新的“标签名”。 图5 合并标签 查看标签解析 新建并选择训练数据集后，针对已标注的数据，您可以在“标签解析”中查看标签样本的统计数据，横轴为“标签”，纵轴为标签对应的有效“样本数”。 图6 标签解析 后续操作 在“数据选择”页面选择训练数据集，并针对未标注的数据进行
园区场景下，实现车牌识别、安全帽检测等功能。 智慧家庭 家庭检测、家居智能化场景下，实现手势识别、哭声检测等功能。 智慧商超 商店和超市场景下，实现VIP识别、客流量统计等功能。 用户群体 ModelArts Pro用户群体主要是各大政企，一般具有如下特点。 了解行业解决方案，懂得行业知识。 缺乏或略懂AI知识，熟悉问题场景。
单标签的标签文件示例，如1.txt文件内容如下所示： stratus 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 上传数据至OBS 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至OBS桶中。 首先需
单标签的标签文件示例，如1.txt文件内容如下所示： ventilation 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 上传数据至OBS 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至OBS桶中。 首先需
单标签的标签文件示例，如1.txt文件内容如下所示： rainy 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 上传数据至OBS 使用ModelArts Pro进行应用开发时，您需要将数据上传至OBS桶中。 首先需
</bndbox> </object> </annotation> 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片，单张图片大小不能超过5MB，且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 表1 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder 是 表示数据源所在目录。 filename
应用时，上传的训练数据集是未标注的，需要对数据集中的数据进行标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成，且不超过32位的字符串。 进入数据标注页面 在“数据选择”页面，新建数据集后，单击操作列的“标注”，进入
文件放置方式请按照“单品文件夹/单品图”或者“父文件夹/单品文件夹/单品图”的组织方式。 为了保证智能标注效果，建议每个SKU，即每种类别商品的图片大于20张。一次上传文件大小不能超过10M。 后续会把SKU图片保存至OBS，需要提前创建用于存储数据的OBS桶及文件夹，且数据存储的OBS桶与ModelArts Pro在同一区域，详情请见创建OBS桶。
括JPG、JPEG、PNG、BMP。 图片最大边不大于4096px，最小边不小于100px，且大小不超过4M。 训练分类器的数据集要求将图片放在一个目录里，并压缩成zip文件，文件大小不应大于10M。 进入应用开发页面 登录“ModelArts Pro>文字识别套件”控制台。 默认进入“应用开发>工作台”页面。
因，本样例不提供具体的样例数据，仅提供样例数据要求。 本样例使用已标注数据训练模型，数据集要求如下： 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 每个分类标签需要准备5个及以上数据，为了训练出效果较好的模型，建议每个分类标签准备100个以上的数据。
在本地准备好两张身份证图片，一张用于制作模板，一张用于评估模板。图片要求如下： 只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 图像各边的像素大小在100px到4096px之间。 图像中识别区域有效占比超过80%，保证所有文字及其边缘包含在图像内。 支持图像任意角度的水平旋转。 目前
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