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y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon
在ModelArts的Notebook中安装远端插件时不稳定要怎么办？ 方法一：离线包安装方式（推荐） 到VS Code插件官网vscode_marketplace搜索待安装的Python插件，Python插件路径。 单击进入Python插件的Version History页签后，下载该插件的离线安装包，如图所示。
上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工采集图片过程中引入的重复图片、相似图片等问题；在一批输入旧模型的推理数据中，通过内置规则的数据选择可以进一步提升旧模型精度。 数据增强： 数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度
y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon
该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能，基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景，无需任何代码开发，自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预测
prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内. 检测框
prompt}，其中id表示对话中的第几张图片。"img_path"可以是本地的图片或网络地址。 对话中的检测框可以表示为<box>(x1,y1),(x2,y2)</box>，其中 (x1, y1) 和(x2, y2)分别对应左上角和右下角的坐标，并且被归一化到[0, 1000)的范围内. 检测框
在数据标注页面，单击右侧的“标签管理”，在标签管理页，显示全部标签的信息。 修改标签：单击操作列的“修改”按钮，在弹出的对话框中输入修改后的标签名、选择修改后的快捷键，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的音频，都将被标注为新的标签名称。 删除标签：单击操作列的“删除”按钮，
Standard资源池节点故障定位 节点故障定位 对于Standard资源池，ModelArts平台在识别到节点故障后，通过给K8S节点增加污点的方式（taint）将节点隔离避免新作业调度到该节点而受到影响，并且使本次作业不受污点影响。当前可识别的故障类型如下，可通过隔离码及对应检测方法定位故障。 表1 隔离码 隔离码
y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon
使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab是一个交互式的开发环境，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。 ModelArts支持通过Jupyter
y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon
时后”、“自定义”。如果选择“自定义”的模式，可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包，计算节点规格可选择您的套餐包，同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式，请您务必关注，避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后，单击“继续
y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon
y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下： bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon
ModelArts部署在线服务时，如何避免自定义预测脚本python依赖包出现冲突？ 导入模型时，需同时将对应的推理代码及配置文件放置在模型文件夹下。使用Python编码过程中，推荐采用相对导入方式（Python import）导入自定义包。 如果ModelArts推理框架代码内
需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。 metrics 否 object数据结构 模型的精度信息，包括平均数、召回率、精确率、准确率，metrics
pip介绍及常用命令 pip常用命令如下： pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本
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