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图像分割 - AI开发平台ModelArts
图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景,开始标注前,您需要了解: 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。
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语音分割 - AI开发平台ModelArts
语音分割 语音分割是对语音进行分段标注。 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。 音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文,不支持小语种。
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图像分割 - AI开发平台ModelArts
图像分割 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据,因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。您可以通过在ModelArts控制台进行标注,也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分割场景,开始标注前,您需要了解: 图片中需要提取轮廓的物体都要标注。 支持使用多边形标注和极点标注。
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语音分割 - AI开发平台ModelArts
语音分割 由于模型训练过程需要大量有标签的音频数据,因此在模型训练之前需对没有标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频添加标签,快速完成对音频的标注操作,也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。 开始标注 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据管理>
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是否支持图像分割任务的训练? - AI开发平台ModelArts
是否支持图像分割任务的训练? 支持。您可以使用以下三种方式实现图像分割任务的训练。 您可以在AI Gallery订阅相关图像分割任务算法,并使用订阅算法完成训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本,可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的
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从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 - AI开发平台ModelArts
读取数据参数设置 如果源算子和目标算子其中一个及以上具有多个输出输入端口,连线时需选择输入输出端口,如图6所示。 数据集分割算子连线随机森林回归算子,数据集分割算子具有输出端口datafram_1和dataframe_2,单击下拉框选择dataframe1为输出端口,随机森林回归
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分页查询智能任务列表 - AI开发平台ModelArts
Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表10 SearchProp 参数 参数类型 描述
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背景信息 - AI开发平台ModelArts
背景信息 本章提供了2个快速入门教程,通过一个餐厅经营销售量预测的算链建模示例,帮助开发者快速了解MLS的基本能力。 如果您想快速了解MLS的建模过程,您可以参考使用MLS预置算链进行机器学习建模章节,一键运行预置算链完成建模。 如果您了解如何从0到1在MLS上新建1条算链并完成建模,您可以参考从0到1利用ML
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使用算法套件快速完成水表读数识别 - AI开发平台ModelArts
发任务上的使用流程。 算法开发套件中目前提供自研(ivg系列)和开源(mm系列)共两套算法资产,可应用于分类、检测、分割和OCR等任务中。本示例中将组合使用自研分割算法(ivgSegmentation)和开源OCR算法(mmOCR)完成水表读数识别项目,并使用算法开发套件将其部署为华为云在线服务。
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使用算法套件快速完成水表读数识别 - AI开发平台ModelArts
发任务上的使用流程。 算法开发套件中目前提供自研(ivg系列)和开源(mm系列)共两套算法资产,可应用于分类、检测、分割和OCR等任务中。本示例中将组合使用自研分割算法(ivgSegmentation)和开源OCR算法(mmOCR)完成水表读数识别项目,并使用算法开发套件将其部署为华为云在线服务。
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标注数据如何导出 - AI开发平台ModelArts
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。
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自动学习简介 - AI开发平台ModelArts
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现AI应用的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
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预置图像处理模式 - AI开发平台ModelArts
预置图像处理模式 输入 系统预置图像处理输入输出模式,适用于图像分类、物体检测和图像语义分割等图像处理模型。预测请求路径“/”,请求协议为“HTTPS”,请求方法为“POST”,调用方需采用“multipart/form-data”内容类型,以“key”为“images”,“ty
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数据集简介 - AI开发平台ModelArts
jpg、.png、.jpeg、.bmp四种图像格式,支持用户进行图像分类、物体检测、图像分割类型的标注。 音频:对音频类数据进行处理,支持.wav格式,支持用户进行声音分类、语音内容、语音分割三种类型的标注。 文本:对文本类数据进行处理,支持.txt、.csv格式,支持用户进行文
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自动学习 - AI开发平台ModelArts
自动学习的关键技术主要是基于信息熵上限近似模型的树搜索最优特征变换和基于信息熵上限近似模型的贝叶斯优化自动调参。通过这些关键技术,可以从企业关系型(结构化)数据中,自动学习数据特征和规律,智能寻优特征&ML模型及参数,准确性甚至达到专家开发者的调优水平。自动深度学习的关键技术
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自动学习 - AI开发平台ModelArts
自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类
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启动智能任务 - AI开发平台ModelArts
Integer 标签类型。可选值如下: 0:图像分类 1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表8 SearchProp 参数 是否必选 参数类型
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创建导出任务 - AI开发平台ModelArts
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
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准备数据 - AI开发平台ModelArts
width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。 depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息,多个物体标注会有多个object体。 name:必选字段,标注内容的类别。 pose:必选字段,标注内容的拍摄角度。
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准备数据 - AI开发平台ModelArts
width:必选字段,图片的宽度。 height:必选字段,图片的高度。 depth:必选字段,图片的通道数。 segmented 是 表示是否用于分割。 object 是 表示物体检测信息,多个物体标注会有多个object体。 name:必选字段,标注内容的类别。 pose:必选字段,标注内容的拍摄角度。