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创建自动学习项目有个数限制吗？ ModelArts自动学习，包括图像分类项目、物体检测项目、预测分析项目、声音分类和文本分类项目。您最多只能创建100个自动学习项目。 父主题： 创建项目
镜像地址{image_url}参见表2。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。
自动学习模型训练图片异常？ 使用自动学习的图像分类或物体检测算法时，标注完成的数据在进行模型训练后，训练结果为图片异常。针对不同的异常情况说明及解决方案参见表1。 表1 自动学习训练中图片异常情况说明（图像分类和物体检测） 序号 图片异常显示字段 图片异常说明 解决方案字段 解决方案说明
训练作业训练失败报错：TypeError: unhashable type: ‘list’ 问题现象 使用订阅算法图像分类-EfficientNetB4进行训练报错：TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致（即一个图片用了
创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session
{"source": "/path/to/image1.jpg", "annotation": … } {"source": "/path/to/image2.jpg", "annotation": … } {"source": "/path/to/image3.jpg", "annotation
" data_type = "IMAGE" data_sources = dict() data_sources["type"] = 0 data_sources["path"] = "/obs-gaia-test/data/image/image-classification/"
AccessKeyId=RciyO7RHmhNTfOZVryUH&Expires=1606296688&x-image-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Ch_200&Signature=icyvHhFew9vnmy3zh1uZMP15Mbg%3D"
按单张图片中框的面积标准差统计图片分布 Standard Deviation of Bounding Boxes Per Image 横坐标：单张图片中框的标准差。单张图片只有一个框时，标准差为0。标准差的值越大，表示图片中框大小不一程度越高。 纵坐标：图片数量。
image_channel 3 生成图像的通道数。 image_height 256 图像相关参数：生成图像的高，大小需要是2的次方。 image_width 256 图像相关参数：生成图像的宽，大小需要是2的次方 batch_size 1 训练相关参数：批量训练样本个数。
对于视觉语言任务，您必须提供占位符（例如<image>或<image_XX>）来定义在对话中插入图像嵌入的位置。如果没有提供占位符，则图像将默认放置在对话的前面。 单幅图像示例 如果您的输入仅包含一张图片，则可以使用单个占位符<image>来指示应在对话中插入图像的位置。
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0.0
object_detection" annotation_config['format_name'] = "ModelArts PASCAL VOC 1.0" import_resp = dataset.import_data(path="/obs-gaia-test/data/image
创建数据集 功能介绍 创建数据集。 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 /v2/{project_id}/datasets 表1 路径参数 参数
image String 图片信息。 表4 voc_object参数 参数 参数类型 描述 name String 文件夹名称。 properties JSON Array 标注对象属性，为key-value列表格式，其中key和value的值均为String类型。
AccessKeyId=alRn0xskf5luJaG2jBJe&Expires=1606299230&x-image-process=image%2Fresize%2Cm_lfit%2Ch_200&Signature=MNAAjXz%2Fmwn%2BSabSK9wkaG6b6bU
=None, validate=False) image = BytesIO(image) image = Image.open(image) image.save(“.
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保存镜像时报错“too many layers in your image”如何解决？ 问题现象 保存镜像时报错“too many layers in your image”。
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