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在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 您可以在训练作业启动文件的脚本中,通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小,根据结果判断是否复制完毕: import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file'
在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗? 在数据管理功能中,针对“物体检测”或“图像分类”的数据集,在数据集中上传更多的图片时,是有限制的。要求单张图片大小不超过8MB,且只支持JPG、JPEG、PNG和BMP四种格式的图片。 请注意,针对自动学习功能中的添加图片,其图片大小限制不同,要求上传的图片大小不超过5MB。
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 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
弹出的对话框中,根据实际情况选择是否勾选“同时删除OBS源文件”,确认信息无误后,单击“确定”完成图片删除操作。 其中,被选中的图片,其左上角将显示为勾选状态。如果当前页面无选中图片时,按钮为灰色,无法执行删除操作。 图1 删除数据集图片 父主题: Standard数据准备
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集? 目前只能指定切分比例,随机将样本划分到训练集或者验证集,不支持指定。 切分比例的指定: 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。
标注图片(图像分类) 在标注作业详情页中,展示了此数据集中“全部”、“未标注”和“已标注”的图片,默认显示“未标注”的图片列表。单击图片,即可进行图片的预览,对于已标注图片,预览页面下方会显示该图片的标签信息。 在“未标注”页签,勾选需进行标注的图片。 手工点选:在图片列表中,
请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令,检查路径是否存在。 import moxing as mox mox
在ModelArts中同一个账户,图片展示角度不同是为什么? 有的图片存在旋转角度等属性,不同的浏览器的处理策略不同,对浏览器的兼容性如表1和表2所示。 L代表last,L3-产品版本上线时最新的3个稳定浏览器版本。 如果您当前使用的浏览器版本过低,将在一定程度上影响页面的显示效果,系统会提示您尽快对浏览器进行升级。
里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求 在推理代码开始结尾处加入时间记录,并打印出推理执行耗时。根据用户需求判断性能是否满足要求,如果不满足可以进行性能调优。 import time start_time = time.time()
查询处理任务列表,包括“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定“task_type”参数来单独查询某类任务的列表。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签,快速完成对图片的标注操作,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张,否则会导致数据集校验环节不通过,影响您的模型训练。
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 create_version 否 Boolean 创建任务时是否同步创建一个任务版
根据报错日志分析,模型目录下存在多余文件“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”。 处理方法 在模型目录中删除“/home/mind/model/v0432/cdn_short.pt”文件,重新导入模型后进行部署在线服务即可正常预测。 父主题: 服务部署
针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。 物体检测:用于训练的图片,至少有1种以上的分类(即1种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。 预测分析:由于预测分析任务的数据集不在数据管
横坐标:边缘化程度,即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值,值越大表示物体越靠近边缘。(图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线,该射线与图片边界交点到图片中心点的距离)。 纵坐标:框数量(统计所有图片中的框)。 一般呈正态分布。用于判断物体是否处于图片边缘,有一些只露出一
nter”键完成此标签的添加。标注完成后,左侧图片目录中此图片的状态将显示为“已标注”。 数据标注的更多说明: 您可以在图片上方或下方单击左右切换键,或者按键盘的左右方向键,选择其他图片,重复上述操作继续进行图片标注。如果一张图片有多个物体,您可以标注多处。 同一个物体检测自动学
训练图像分类模型 完成图片标注后,可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求,否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类,且每种分类的图片不少于5张。
生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB),约耗时7.5秒。 图1 生成图片耗时(1) 生成1280x1280图片,使用Ascend: 1* ascend-snt9b(32GB),约耗时9.3秒。 图2 生成图片耗时(2) 不开启Flash
对于不同类型的数据,用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业: 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。
对于不同类型的数据集,用户可以选择不同的标注任务,当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割:根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类:对声音进行分类。 语音内容:对语音内容进行标注。