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x_max），如图2所示。 detection_scores 每个检测框的置信度。 图2 检测框的四点坐标示意图 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线服务的部署，避免产生不必要的费用。如果需要继续使用此服务，可单击“启动”恢复。
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。
使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法训练后部署在线服务报错 问题现象 使用AI市场物体检测YOLOv3_Darknet53算法进行训练，将数据集切分后进行部署在线服务报错，日志如下：TypeError: Cannot interpret feed_dict key
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入OBS文件上传界面。 图1 上传文件图标 图2 OBS文件上传界面 需要提供OBS文件路径，可以通过以下两种方式提供： 方式一：在输入框中直接输入有效的OBS文件路径，然后单击“上传”开始传文件。 图3 输入有效的OBS文件路径 此处输入
单击“创建项目”，物体检测项目创建成功后页面自动跳转到“自动学习工作流”。 物体检测项目的工作流，将依次运行如下节点： 数据标注：对您的数据进行标注情况确认。 数据集版本发布：将已完成标注的数据进行版本发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 物体检测：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。
Files按钮，打开文件上传窗口，选择左侧的进入GitHub开源仓库Clone界面。 图1 上传文件图标 图2 进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹，说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。
下规范上传。 物体检测数据集要求用户将标注对象和标注文件存储在同一目录，并且一一对应。例如标注对象文件名为“IMG_20180919_114745.jpg”，那么标注文件的文件名应为“IMG_20180919_114745.xml”。 物体检测的标注文件需要满足PASCAL VOC格式，格式详细说明请参见
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
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传，并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传OB
文件传输（推荐） 该接口支持上传本地文件和文件夹至OBS，支持下载OBS文件和文件夹至本地，推荐使用该接口。 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。 from modelarts
上传文件至JupyterLab 上传本地文件至JupyterLab 克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 上传OBS文件到JupyterLab 上传远端文件至JupyterLab 父主题： 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发
标注数据如何导出 只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。 “物体检测”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件。 “图像分割”只支持导出Pascal VOC格式的XML标注文件以及Mask图像。 其他类型的数据集可以使用版本发布功能。
死。 检测规则 卡死检测主要是通过监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死。会启动一个进程来周期性地监控上述两个指标的变化情况。 进程状态：只要训练作业中存在进程IO有变化，进入下一个检测周期。如果在多个检测周期内，作业所有进程IO都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。
下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中开发的文件，可以下载至本地。关于如何上传文件至JupyterLab，请参见上传文件至JupyterLab。 不大于100MB的文件，可以直接从JupyterLab中下载到本地，具体操作请参见从JupyterLab中下载不大于100MB的文件至本地。
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
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
JupyterLab目录的文件、Terminal的文件和OBS的文件之间的关系 JupyterLab目录的文件与Terminal中work目录下的文件相同。即用户在Notebook中新建的，或者是从OBS目录中同步的文件。 挂载OBS存储的Notebook，JupyterLab目录的文件可以与OB
解析Manifest文件 解析Manifest文件，支持本地和OBS。如果是OBS，需要Session信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。
ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名，部署服务时报错 问题现象 ModelArts SDK在OBS下载文件时，目标路径设置为文件名，在本地IDE运行不报错，部署为在线服务时报错。 代码如下： session.obs.download_file（obs_path,
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
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