检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
数据标注中,难例集如何定义?什么情况下会被识别为难例? 难例是指难以识别的样本,目前只有图像分类和检测支持难例。 父主题: Standard数据管理
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后,会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 问题现象 当在Notebook中使用opencv.imshow后,会造成Notebook崩溃。 原因分析 opencv的cv2.imshow在jupyter这样的client/server环境下存在问题。 而matplotlib不存在这个问题。
传”按钮上传示例图片,然后单击“预测”。 预测完成后,预测结果显示区域将展示预测结果,根据预测结果内容,可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模
如何用ModelArts训练基于结构化数据的模型? 针对一般用户,ModelArts提供自动学习的预测分析场景来完成结构化数据的模型训练。 针对高阶用户,ModelArts在开发环境提供创建Notebook进行代码开发的功能,在训练作业提供创建大数据量训练任务的功能;用户在开发、
体相对单一的场景,将下图识别为汽车的图片。 图1 图像分类 物体检测是计算机视觉中的经典问题之一,其任务是用框去标出图像中物体的位置,并给出物体的类别。通常在一张图包含多个物体的情况下,定制识别出每个物体的位置、数量、名称,适合图片中有多个主体的场景,针对下图检测出图片包含树和汽车。
传”按钮上传示例图片,然后单击“预测”。 预测完成后,预测结果显示区域将展示预测结果,根据预测结果内容,可识别出此图片的数字是“2”。 本案例中使用的MNIST是比较简单的用做demo的数据集,配套算法也是比较简单的用于教学的神经网络算法。这样的数据和算法生成的模型仅适用于教学模
在复核页面,单击“按照标签过滤”,选择需要复核的标签类型图片。 在当前页面,您可以选择对当前的标签类型的图片,按照标注面积排序,或按照宽高比排序。 依次单击需要复核的图片,在标注页面拖动图片的标注框,即可重新完成标注。(修改后的图片会带有“已修改”的信息。) 您也可以选中需要删除标签的图片,单击右上方的,删除原始的
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,建议应在所有图片个数相加超过100张,如果某些图片的标签具有相似性,
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
ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗? 标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: 一般性问题
订阅的“ResNet_v1_50”算法创建训练作业,获得模型。 进入“算法管理 > 我的订阅”页面,选择订阅的“图像分类-ResNet_v1_50”算法,单击操作列的“创建训练作业”。 在创建训练作业页面,参考如下说明填写关键参数。 “创建方式>我的订阅”:系统默认选择订阅的算法,请勿随意修改。
标注多个标签,是否可针对一个标签进行识别? 数据标注时若标注多个标签进行训练而成的模型,最后部署成在线服务之后也是对标注的多个标签去进行识别的。如果只需要快速识别一种标签,建议单独训练识别此标签的模型使用,并选择较大的部署上线的规格也可以提供识别速度。 父主题: Standard数据管理
预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。 本案例中使用的订阅模型可以识别81类常见超市商品,模型对预测图片有一定范围和要求,不满足条件的图片会影响预测结果的准确性。 图4 预测样例图 图5 预测结果 后续操作:清理资源 体验结束后,建议暂停或删除服务,避免占用资源,造成资源浪费。
Standard一键完成商超商品识别模型部署 ModelArts的AI Gallery中提供了大量免费的模型供用户一键部署,进行AI体验学习。 本文以“商超商品识别”模型为例,完成从AI Gallery订阅模型,到ModelArts一键部署为在线服务的免费体验过程。 “商超商品识别”模型可以识别81类常
运行训练代码,出现dead kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 开发环境提示空间不足,如何解决? 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径? JupyterLab中文件保存失败,如何解决?
资产识别与管理 资产识别 用户在AI Gallery中的资产包括用户发布的AI资产以及用户提供的一些个人信息。 AI资产包括但不限于文本、图形、数据、文章、照片、图像、插图、代码、AI算法、AI模型等。 用户的个人信息包括: 用户注册时提供的昵称、头像、邮箱。 用户参加实践时提供的姓名、手机号、邮箱。
音分类和文本分类模型的定制化开发。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。 使用自动学习
kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径? 创建Notebook文件后,右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理?
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10