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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
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。
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。
如何删除ModelArts数据集中的图片？ 登录ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“数据管理>数据标注”，进入数据标注列表，单击需要删除图片的数据集，进入标注详情页。 在“全部”、“未标注”或“已标注”页面中，依次选中需要删除的图片，或者“选择当前页”选中该页面所有图片，然后单击删除。在
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，
对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过100张，如果某些图片的标签具有相似性，则需要
求，通过对比原始onnx 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
“确定”，完成选中图片的标注操作。例如，您可以选择多张图片，按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。
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。
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者生成对某
景是夜晚，图片整体应该偏暗。 图片饱和度 Saturation 图片的色彩饱和度，值越大表示图片整体色彩越容易分辨。 一般呈正态分布，一般用于比较训练集和真实场景数据集的差异。 清晰度 Clarity 图片清晰程度，使用拉普拉斯算子计算所得，值越大代表边缘越清晰，图片整体越清晰。
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
odelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。
据处理”两大类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “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者生成对某
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
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
样本目录的图片个数作为数据样本的种类数。 simlarity_threshold 否 0.9 相似度阈值。两张图片相似程度超过阈值时，判定为相似图片，反之按非相似图片处理。输入取值范围为0~1。 embedding_distance 否 0.2 样本特征间距。两张图片样本特征间距
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
3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 7：图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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