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训练物体检测模型 自动学习物体检测项目，在图片标注完成后，通过模型训练得到合适的模型版本。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注 返回新版自动学习页面，单击数据标注节点的
行标签的修改，数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮，前往数据标注页面。单击任意一张图片，进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签，此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频，或勾选“选择当前页”
Standard数据管理 添加图片时，图片大小有限制吗？ 数据集图片无法显示，如何解决？ 如何将多个物体检测的数据集合并成一个数据集？ 导入数据集失败 表格类型的数据集如何标注 本地标注的数据，导入ModelArts需要做什么？ 为什么通过Manifest文件导入失败？ 标注结果存储在哪里？
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。
mp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式，不支持“非矩形框”标注。针对您提供的数据集，MetaValidation算子支持对图片和xml文件进行数据校验： 表1 图片类数据校验 异常情况 处理方案 图片本身损坏无法解码 过滤掉不能解码的图片 图片通道可能是1通道、2通道，不是常用的3通道
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下： sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图，AI应用创建后，将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16：9的图片，且大小不超过7MB。 如果未上传图片，AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍，AI应用创建后，将展示在AI应用页签上，方便其他用户了解与使用。
--image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下：
数据标注 物体检测图片标注，一张图片是否可以添加多个标签？ 在物体检测作业中上传已标注图片后，为什么部分图片显示未标注？ 父主题： Standard自动学习
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。
图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。
对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练集中的图片相似（黑底白字）才可能预测准确。 图8 示例图片 图9 预测结果展示 后续操作：清除资源 如果不再需要使用此模型及在线服务，建议清除相关资源，避免产生不必要的费用。 在“在线服务”页面，“停止”或“删除”刚创建的在线服务。
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。
部署在线服务 部署在线服务包括： 已部署为在线服务的初始化。 部署在线服务predictor。 部署批量服务transformer。 部署服务返回服务对象Predictor，其属性包括服务管理章节下的所有功能。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session
在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据， 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置
s-input.jpg python onnx_pipeline.py 生成的图片fantasy_landscape.png会保存在当前路径下，该图片也可以作为后期精度校验的一个对比。 图2 生成图片 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。 图9 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图10 手写数字图片 图11 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'imag
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。
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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