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图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
图3 新建训练数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。
图2 开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
描述 数据集简要描述。 数据集状态 按上传的数据是否标注分为“已标注数据集”和“未标注数据集”。数据格式请见数据集要求。 数据上传方式 训练数据上传的方式,当前仅支持把数据上传至OBS,默认为“选择obs文件”。 数据集输入位置 训练数据存储至OBS的位置。
图2 开发版本列表 新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
新建数据集 在“数据选择”页面,单击“新建数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图1 新建数据集 表1 新建数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。 描述 数据集简要描述。
图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
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”,进入数据概览页,单击右上角的“开始标注”,进入“数据标注”页面。 图1 数据标注 标注文本 数据集详情页中,展示了此数据集中“未标注”和“已标注”的文本,默认显示“未标注”的文本列表。
标注数据 针对已经选择的数据,在应用开发的“数据标注”页面,ModelArts Pro会自动标注数据,自动标注完成后,可对每个数据的标注结果进行核对和确认。 前提条件 已在视觉套件控制台选择“第二相面积含量测定工作流”新建应用,详情请见标注数据。
图2 进入应用开发 新建训练数据集 在“数据选择”页面,单击“新建训练数据集”,右侧弹出“新建数据集”页面,根据数据存储位置和数据标注情况,按表1填写数据集基本信息,然后单击“确定”。 图3 新建数据集 表1 新建训练数据集参数说明 参数 说明 数据集名称 待新建的数据集名称。
如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件较少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。
为了准确率,建议数据集中标注数据占总数据量的10%,用于测试模型,其余90%无需标注。 针对未标注数据,要求将图片放在一个目录里,示例如下所示。
如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件较少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。
以换行符作为分隔符,每行数据代表一个样本数据,单个样本不能有分行显示,不支持换行。 文本数据至少包含2个及以上的标签。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。
如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件较少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。
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