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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？ 请您检查未标注图片的标注文件是否正确。如果标注框文件坐标超过图片，自动学习默认该图片未标注。 父主题： 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？ 可以，一张图片可添加多个标签。 父主题： 数据标注
添加图片时，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。
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要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
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，
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。 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。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。
自动学习模型训练图片异常？ 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 解决方案说明
物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 图片格式支持JPG、JPEG、PNG、BMP。 父主题： 准备数据
使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 物体检测支持扩增后的图片自动标注，图像分类暂不支持。 父主题： Standard数据管理
如何删除数据集图片 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。在弹出的
数据集图片无法显示，如何解决？ 问题现象 创建的数据集，在进行标注时无法显示图片，单击单张图片也无法查看。或者数据集中提示图片加载异常。 原因分析 可能由于用户本地网络原因，无法正常访问OBS导致图片无法正常加载。 可能由于没有OBS桶的访问权限导致，请检查数据集输入位置所在的OBS桶，是否具有访问权限。
如何将某些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。
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。
ModelArts标注数据丢失，看不到标注过的图片的标签 原因是删除了默认的标注作业，导致标签被删除。 父主题： Standard数据管理
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。 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2种以上的分类，每种分类的图片数不少20张。 物体检测对数据集的要求
创建图像分类自动学习项目并完成图片标注，训练按钮显示灰色，无法开始训练？ 图像分类项目，图片标注至少需要两个类别，且每个类别至少5张图片，才可以开始自动训练。 父主题： 模型训练
物体检测标注时，支持叠加框吗？ 支持。 “物体检测”类型的数据集，在标注时，可在一张图片中添加多个标注框以及标签。需注意的是，标注框不能超过图片边缘。 父主题： Standard数据管理
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
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
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
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