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22端口。 ping命令是一种基于ICMP协议(Internet Control Message Protocol)的网络诊断工具,利用ICMP协议向目标主机发送数据包并接收返回的数据包来判断网络连接质量。当安全组的入方向规则中没有包含ICMP协议,就会出现ping不通的问题。 处理方法
章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机,增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时检测主机层、应用层、网络层和数据层的安全入侵行为。
动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三:创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后,在ModelArts控制台,左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面,选择物体检测项目,单击“创建项目”。 进入“创建物体检测”页面后,填写相关参数。
标注物体检测数据 物体检测之前,首先需考虑如何设计标签,标签设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
detection_classes 每个检测框的标签。 detection_boxes 每个检测框的四点坐标(y_min,x_min,y_max,x_max),如图2所示。 detection_scores 每个检测框的置信度。 图2 检测框的四点坐标示意图 由于“运行中”的在线
如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录,并且一一对应。例如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”,那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL
训练物体检测模型 自动学习物体检测项目,在图片标注完成后,通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面,单击项目名称进入运行总览页面,单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面,完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的
单击“创建项目”,物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流,将依次运行如下节点: 数据标注:对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布:将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验:对您的数据集的数据进行校验,是否存在数据异常。 物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。
死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态:只要训练作业中存在进程IO有变化,进入下一个检测周期。如果在多个检测周期内,作业所有进程IO都没有变化,则进入资源利用率检测阶段。
底层ecs相关的系统补丁修复 k8s的版本更新和漏洞修复 虚拟机OS的版本生命周期维护 ModelArts推理平台自身的安全合规性 容器应用服务加固 模型运行环境的版本更新和漏洞定期修复 客户侧 资源的授权,访问控制 保证应用的供应链安全,依赖和自身的安全性,安全扫描、审计和准入校验机制,保证制品源头的安全性
物体检测标注时,支持叠加框吗? 支持。 “物体检测”类型的数据集,在标注时,可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是,标注框不能超过图片边缘。 父主题: Standard数据管理
创建工作空间 功能介绍 创建工作空间("default"为系统预留的默认工作空间名称,不能使用)。 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 POST /v1/
图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一,其任务是用框去标出图像中物体的位置,并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下,定制识别出每个物体的位置、数量、名称,适合图片中有多个主体的场景,针对下图检测出图片包含树和汽车。 图2 物体检测 父主题: 功能咨询
模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路
模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts
模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路
模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路
使用自动学习实现物体检测 准备物体检测数据 创建物体检测项目 标注物体检测数据 训练物体检测模型 部署物体检测服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
康检查,就无法检测到模型是否真实的启动。 在自定义镜像健康检查接口中,用户可以实现实际业务是否成功的检测。在创建AI应用时配置健康检查延迟时间,保证容器服务的初始化。 因此,推荐在创建AI应用时配置健康检查,并设置合理的延迟检测时间, 实现实际业务的是否成功的检测,确保服务部署成功。
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练,将数据集切分后进行部署在线服务报错,日志如下:TypeError: Cannot interpret feed_dict key