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目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 图2 预测结果 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 表示图片预测的标签。 scores 表示Top5标签的预测置信度。 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“在线服务”的操作列单击“更
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
列当前账号下创建的标注团队及其成员。 “选择标注接口人”:任务类型设置为“指定标注管理员”,需在所有团队的“Team Manager”中选择一人作为管理员。 “自动将新增图片同步给标注团队”:根据需要选择是否将任务中新增的数据自动同步给标注人员。 “团队标注的图片自动加载智能标注
附加请求头字段,如指定的URI和HTTP方法所要求的字段。例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”,请求鉴权信息等。 需要添加到请求中的公共消息头如表3所示。 表3 公共请求消息头 参数名 说明 是否必选 示例 Content-type 消息体的类型(格式),默认取值
选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据,AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”,用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。 不限时长:不限制作业的运行时长,AI Ga
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。 发布区域:华
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。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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。 duration_seconds
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。
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名,对于表格数据集有效。可选值如下: true:发布的CSV文件的第一行是列名 false:发布的CSV文件的第一行不是列名 表5 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
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。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
扩散模型在噪音和随机数上的生成,本身就有一定的随机性,GPU和NPU(Ascend)硬件由于存在一定细小的差别,很难确保完全一致,较难达成生成图片100%匹配,建议通过盲测的方式对效果进行验证。 模型精度有问题怎么办? 首先考虑通过FP16的方式进行转换和执行,再通过精度诊断
资产发布上架后,准确、完整的资产介绍有助于提升资产的排序位置和访问量,能更好的支撑用户使用该资产。 在镜像详情页,选择“镜像介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑镜像基础设置和镜像描述。 表1 镜像介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示镜像的名称,不可编辑。 README
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。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
在详情页左侧栏中,查看代码目录和启动文件选择是否正确,且OBS文件名称中不能有空格。 代码目录:需要选择到OBS目录。如果选择了文件,会提示非法的OBS路径。 启动文件:需要选择以“.py”结尾的文件。如果选择的文件不是以“.py”结尾,会提示非法的OBS路径。 图2 查看训练作业的代码目录和启动文件
可以快速运行。 图8 修改batch_size AI开发过程中的数据集开发及模型开发是和硬件规格无关的,而且这一部分的开发耗时是最长的,因此可以先在本地PC的CPU环境进行数据集和模型开发调试。 本例中,因为样例代码已经支持在CPU上进行训练,因此用户能够在CPU上完成整个训练流
通过人工标注方式标注数据 创建ModelArts人工标注作业 人工标注图片数据 人工标注文本数据 人工标注音频数据 人工标注视频数据 管理标注数据 父主题: 标注ModelArts数据集中的数据
个是在线服务对象,此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务,如下图所示: 在线服务开关默认关闭,节点走部署服务的流程;如果需要更新服务,则手动打开开关,选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时,需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。 父主题: 开发Workflow命令参考
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。 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。