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创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 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？ 父主题： Standard自动学习
模型部署完成后，“服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如
单击左侧菜单栏对象，进入对象列表。单击存放文件的对象名称，并找到具体的文件，可在文件列表的“加密状态”列查看文件是否加密。文件加密无法取消，请先解除桶加密，重新上传图片或文件。 检查OBS桶的ACLs设置 进入OBS管理控制台，查找对应的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶
描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。
ModelArts.4711 数据集标注样本数满足算法要求 每个类别至少包含5张以上图片。 ModelArts.4342 标注信息不满足切分条件 出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，
例如：“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 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。
例如：“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 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。
类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。 precision：精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对负样本的区分能力。 accuracy：准确率 所有样本中，模型正确预测的样本比率，反映模型对样本整体的识别能力。 f1：F1值 F1值是模型
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MindSpore+Ascend）
Flavor object 训练资源规格。 image_brightness Boolean 是否通过图片亮度来聚类。 image_colorfulness Boolean 是否通过图片色彩来聚类。 inf_cluster_id String 专属集群ID，默认为空，不使用专属集群；
create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪，只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下： true：对图片进行裁剪 false：不对图片进行裁剪（默认值） crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
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
文件型数据从Manifest导入操作 不同类型的数据集，导入操作界面的示意图存在区别，请参考界面信息了解当前类型数据集的示意图。当前操作指导以图片数据集为例。 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集所在行，单击操作
例如：“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 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。
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入远端文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 进入远端文件上传界面 输入有效的远端文件URL后，系统会自动识别上传文件名称，单击“上传”，开始上传文件。 图3 输入有效的远端文件URL 图4 远端文件上传成功 异常处理 远端文件上传失败。可能是网络
uUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。
get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时，每次处理图片宽和高不固定的场景，该参数需要与input_shape配合使用，input_shape中-1的位置为动态分辨率所在
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。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、
ModelArts支持哪些AI框架？ ModelArts训练和推理分别对应哪些功能？ 如何查看账号ID和IAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗？ ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 为什么资源充足还是在排队？ 规格中数字分别代表什么含义？ 如何删除预置镜像中不需要的工具
例如：“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下： 0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 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。
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