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添加了此标签的图片,都将被标注为新的标签名称。 删除标签:单击操作列“删除”,之前添加了此标签的图片,都将删除此标签。 图3 标签管理 图4 全部标签的信息 单击标注作业操作列的“标签”,可跳转至标签管理页。 单击操作列的“修改”,即可完成标签的修改。 单击操作列的“删除”,即可删除该标签。
集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目,训练作业对数据集的要求如下。 图像分类:用于训练的图片,至少有2种以上的分类(即2种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。 物体检测:用于训练的图片,至少有1种以上的分类(即1种以上的标签),每种分类的图片数不少于5张。
可能跟OBS桶的存储类别有关,并行文件系统不支持图像处理,所以无法展示缩略图。 解决方案 以Chrome浏览器为例,“F12”打开浏览器Console,锁定该图片,获取图片链接并复制。 图1 F12获取图片链接 在新的浏览器页面输入该链接,会出现提示“您的连接不是私密连接”,
识别图片中的人物是否佩戴口罩。 垃圾分类 自动学习 图像分类 该案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“图像分类”的AI模型的训练和部署。 ModelArts Standard开发环境案例 表2 Notebook样例列表 样例 镜像
pe”参数来单独查询某类任务的列表。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数
用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。 用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。
对您选中的数据,执行自动分组,提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理,先使用聚类算法对未标注图片进行聚类,再根据聚类结果进行处理,可以分组打标或者清洗图片。 例如,用户通过搜索引擎搜索XX,将相关图片下载并上传到数据集,然后再使用自动分组,可以将XX图片分类,
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。在弹出的对话框中
框重新标注,如图中的“漏检”目标框,然后需要将原先标注错误的目标框删除,即“误检”标签框。手工调整后,单击“确认标注”完成难例确认。 图1 物体检测的难例确认 针对“图像分类”标注作业 在“待确认”页签中,查看标注难例的图片,其添加的标签是否准确。勾选标注不准确的图片,删除错误标
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。 ModelArts自
在区域。 比对您创建的OBS桶所在区域与ModelArts所在区域是否一致。务必保证OBS桶与ModelArts所在区域一致。 检查您的账号是否有该OBS桶的访问权限 如果在使用Notebook时,需要访问其他账号的OBS桶,请查看您的账号是否有该OBS桶的访问权限。如没有权限,
DUMP模型转换中间图。 设置DUMP中间图环境变量。 # 1:表示dump图全量内容。2:表示不dump权重数据的基础图。3:表示只dump节点关系的精简图。 export DUMP_GE_GRAPH=2 # 1:表示dump图所有图。2:表示dump除子图外的所有图。3:表示只dump最后一张图。
storage,'obs://dyyolov8/yolov5_test/yolov5-7.0/datasets'), mox这个函数怎么定义以变量的形式填写OBS路径? 解决方案 变量定义参考如下示例: input_storage = './test.py' import moxing
Diffusion(潜在扩散)模型,应用于文生图场景。对于输入的文字,它将会通过一个文本编码器将其转换为文本嵌入,然后和一个随机高斯噪声,一起输入到U-Net网络中进行不断去噪。在经过多次迭代后,最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行
该案例是使用华为云一站式AI开发平台ModelArts的新版“自动学习”功能,基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产,让零AI基础的开发者完成“物体检测”的AI模型的训练和部署。依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。可支持图片分类、物体检测、预
功能咨询 是否支持图像分割任务的训练? 本地导入的算法有哪些格式要求? 欠拟合的解决方法有哪些? 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题? ModelArts训练好后的模型如何获取? AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置? TPE算法优化的超参数必须是分类特征(categorical
由于最终JSON体中需要填写的是图片文件的真实路径,也就是OBS对应的路径,所以在复制到本地做完分析和评估操作后,需要将原来的本地数据集路径映射到OBS路径,然后将新的list送入analysis接口。 如果使用的是OBS路径作为输入的data_url,则只需要替换本地路径的字符串即可。 1
%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。 背景信息 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的标注作业支持智能标注功能。 启动智能标注时,需标注作业存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。
在pipeline适配完成后,需要验证适配后的效果是否满足要求,通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题,则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx,将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比,
设置DUMP模型转换中间图。 设置DUMP中间图环境变量。 #shell export DUMP_GE_GRAPH=2 # 1:表示dump图全量内容、 2:表示不dump权重数据的基础图、 3:表示只dump节点关系的精简图 export DUMP_GRAPH_LEVEL=2