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现的各种场景。 物体检测数据集中,如果标注框坐标超过图片,将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据: 训
tB4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1个以上的标签)。 处理方法 使用单标签分类的数据集进行训练。 父主题: 数据集问题导致训练失败
扩散模型在噪音和随机数上的生成,本身就有一定的随机性,GPU和NPU(Ascend)硬件由于存在一定细小的差别,很难确保完全一致,较难达成生成图片100%匹配,建议通过盲测的方式对效果进行验证。 父主题: 常见问题
推理服务测试 推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
为文件类,可包含图片、音频或视频等场景,可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 如果您的输入类型为图片,请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。 JSON文本预测,请求体的大小不超过8MB。 因APIG(API网关)的限制,单次预测的时间不能超过40S。 图片支持以下类型:“p
imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from
imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。 解决方法 参考如下示例进行图片显示。注意opencv加载的是BGR格式, 而matplotlib显示的是RGB格式。 Python语言: 1 2 3 4 5 6 from
如下代码以TensorFlow引擎为例,您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。 模型输入 key:images value:图片文件 模型输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
景,将下图识别为汽车的图片。 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
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JupyterLab工具在线打开Not
ow图像分类模型。该模板使用平台预置的图像处理模式,模式详情参见预置图像处理模式,推理时向模型输入一张“key”为“images”的待处理图片,所以需确保您的模型能处理“key”为“images”的输入。使用该模板导入模型时请选择到包含模型文件的“model”目录。 模板输入 存
type”为“file”的格式输入待处理图片。选择该模式时需确保您的模型能处理key为images的输入数据。 输出 推理结果以“JSON”体的形式返回,“JSON”的具体字段由模型决定。 请求样例 该模式下的推理方式均为输入一张待处理图片,响应的“JSON”根据模型改变而改变。示例如下:
Standard数据管理 ModelArts Standard数据管理提供了一套高效便捷的管理和标注数据框架。支持图片、文本、语音、视频等多种数据类型,涵盖图像分类、目标检测、音频分割、文本分类等多个标注场景,适用于计算机视觉、自然语言处理、音视频分析等AI项目场景。 ModelArts
"type": "array" } } } 请求样例 该模式下的推理方式均为输入一张待处理图片,推理结果以“JSON”格式返回。示例如下: 页面预测 在服务详情的“预测”页签,上传需要检测的图片,单击“预测”即可获取检测结果。 Postman调REST接口预测 部署上线成功后,您可
行过程。 数据集准备。 订阅工作流。 运行工作流。 准备数据集 前往AI Gallery,在“资产集市>数据>数据集”页面下载常见生活垃圾图片。 单击“下载”,选择云服务区域,推荐选择“华北-北京四”,单击“确定”。 进入“下载详情”页面,填写下述参数。 下载方式:选择“ModelArts数据集”。
如下代码以TensorFlow引擎为例,您可以根据实际使用的引擎类型修改model_type参数后使用。 模型输入 key:images value:图片文件 模型输出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21
据集的最大样本数量限制:1000000,最大标签数量限制:10000。 除图片类型之外的数据集(如视频、文本、音频等),单个样本大小限制:5GB。 针对图片类数据集(物体检测、图像分类、图像分割),单个图片大小限制:25MB。 单个manifest文件大小限制:5GB。 文本文件单行大小限制:100KB。
针对已发布的数据集,使用此数据集的Manifest文件,重新导入,此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集,其对应的OBS目录下,发生了数据变化,如删除图片,导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不符。使用此Manifest文件再次导入时,出现错误。 解决方案 方法1(推荐),
确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密,否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据,排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求(物体检测)