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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
能包含!<>=&"'特殊字符。 export_images 否 Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） remove_sample_usage 否 Boolean 发布时是否
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。 物体检测数据集要求用户
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。
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
SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。 source_info SourceInfo object 导入表格数据源所需的信息。 with_column_header Boolean 文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法，训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多，导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题： 预置算法运行故障
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
可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗？ 可以多人同时标注，但多人同时对同一张图片标注的话，只会以最后一个保存的人的标注结果为最终标注结果。建议轮流标注并及时保存标注结果。 父主题： Standard数据管理
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？
支持 - 文本三元组 不支持 支持 - 声音分类 支持 支持 - 语音内容 不支持 支持 - 语音分割 不支持 支持 - 表格数据集 支持 不支持 新导入的表格数据的schema和数据集一致。 视频标注 不支持 支持 - 示例代码 示例一：物体检测数据集目录导入 from modelarts
SchemaMap objects 表格数据对应的schema映射信息。 source_info SourceInfo object 导入表格数据源所需的信息。 with_column_header Boolean 文件中首行是否是列名，用于表格数据集。可选值如下： true：文件首行为列名
部署模型为在线服务 模型准备完成后，您可以将模型部署为在线服务，对在线服务进行预测和调用。 约束与限制 单个用户最多可创建20个在线服务。 前提条件 数据已完成准备：已在ModelArts中创建状态“正常”可用的模型。 由于在线运行需消耗资源，确保账户未欠费。 部署服务操作需要镜
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
数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServe
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方式一
导入已标注的文件，导入完成后，请检查您导入的数据是否为已标注状态。 表格数据集从OBS导入操作 ModelArts支持从OBS导入表格数据，即csv文件。 表格数据集导入说明： 导入成功的前提是，数据源的schema需要与创建数据集指定的schema保持一致。其中schema指表格的列名和类型，创建数据集时一旦指定，不支持修改。
在线服务预测报错MR.0105 问题现象 部署为在线服务，服务处于运行中状态，预测时报错：{ "erno": "MR.0105", "msg": "Recognition failed","words_result": {}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面
在线服务的API接口组成规则是什么？ AI应用部署成在线服务后，用户可以获取API接口用于访问推理。 API接口组成规则如下： https://域名/版本/infer/服务ID 示例如下： https://6ac81cdfac4f4a30be95xxxbb682.apig.xxx
运行完成的工作流会自动部署为相应的在线服务，您只需要在相应的服务详情页面进行预测即可。 在服务部署节点单击“实例详情”直接跳转进入在线服务详情页，或者在ModelArts管理控制台，选择“模型部署 > 在线服务”，单击生成的在线服务名称，即可进入在线服务详情页。 在服务详情页，选择“预测”页签。
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