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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。
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
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,
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。
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
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
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
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。
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。
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
推理服务在线测试支持文件、图片、json三种格式。通过部署为在线服务Predictor可以完成在线推理预测。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景:部署在线服务Predictor的推理预测
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
ModelArts支持通过JupyterLab工具在线打开Notebook,开发基于PyTorch、TensorFlow和MindSpore引擎的AI模型。具体操作流程如图1 使用JupyterLab在线开发调试代码所示。 图1 使用JupyterLab在线开发调试代码 操作步骤 创建Notebook实例。
版本,并进行下一步训练步骤。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面,数据标注的图片来源有两种,通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据:您可以将本地图片快速添加到ModelArts,同时自动上
自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 自动学习中部署上线是将模型部署为在线服务,您可以添加图片或代码进行服务测试,也可以使用URL接口调用。 部署成功后,您也可以在ModelArts管理控制台的“部署上线 > 在线服务”页面中,查看到正在运行的服务。您也可以在此页面停止服务或删除服务。
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
击“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。 图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。 标