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等。人工识别效率低下、费时费力,AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证
等。人工识别效率低下、费时费力,AI技术显然可以为此贡献一份力量。 该案例介绍了华为云一站式开发平台ModelArts的自动学习功能实现的常见生活垃圾分类,让您不用编写代码也可以实现生活垃圾分类。 本案例只适用于新版自动学习功能。 步骤一:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证
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
入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用
自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理,可以分组打标或者清洗图片。 例如,用户通过搜索引擎搜索XX,将相关图片下载并上传到数据集,然后再使用自动分组,可以将XX图片分类,比如论文、宣传海报、确认为XX的图片、其他。用户可以根据分组结果,快速剔除
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。 标注作业支持的数据类型 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。
化开发。可广泛应用在工业、零售安防等领域。 图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例,
入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL Finetune训练。 资源规格要求 推荐使用
基于ModelArts的手写数字识别 AXYZdong AI 文字编辑图片 instruct-pix2pix 案例 AXYZdong Standard推理部署 上线二维码检测识别服务 林欣 使用ModelArts对8类常见生活垃圾进行分类 福州司马懿 使用ModelArts搭建"花卉种类识别"服务 福州司马懿
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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
启动智能标注时,必须存在未标注图片。 启动智能标注前,保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录Mo
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
加密桶的数据集,不支持启动主动学习和自动分组任务,支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例
步骤一:准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS、SWR、IEF等服务交互,首次使用ModelArts需要用户配置委托授权,允许访问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelA
入,并以文本和检测框作为输出。具有强大的性能、多语言对话、多图交错对话、支持中文开放域定位、细粒度识别和理解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”R
大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例
pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比,在这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
常见问题 模型转换失败怎么办? 常见的模型转换失败原因可以通过查询转换失败错误码来确认具体导失败的原因,Stable Diffusion新推出的模型在转换中可能会遇到算子不支持的问题,可以到华为云管理页面上提交工单来寻求帮助。 图片大Shape性能劣化严重怎么办? 在昇腾设备上,可
ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片,请创建一个空文件夹,然后将图片文件保存在该文件夹下,图片的目录结构如:“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶,请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标