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查询处理任务列表，包括“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定“task_type”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
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。 预测分析：由于预测分析任务的数据集不在数据管
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
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，比如论文、宣传海报、确认为XX的图片、其他。用户可以根据分组结果，快速剔除
批量更新样本标签 功能介绍 批量更新样本标签，包括添加、修改和删除样本标签。当请求体中单个样本的“labels”参数传空列表时，表示删除该样本的标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
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，删除错误标签，然后在右侧“标签名”处添加准确标签。单击“确认”，勾选的图片及其标注情况，将呈现在“已标注”页签下。 选中的图片为标注错误图片，在右侧删除错误标签，然后在标签名处添加“狗”
横坐标：边缘化程度，即目标框中心点距离图片中心点的距离占图片总距离的比值，值越大表示物体越靠近边缘。（图片总距离表示以图片中心点为起点画一条经过标注框中心点的射线，该射线与图片边界交点到图片中心点的距离）。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 一般呈正态分布。用于判断物体是否处于图片边缘，有一些只露
团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。
加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “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。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例
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，在这里保证输入图片及文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求
大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “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。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。 “主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例
启动智能标注时，必须存在未标注图片。 启动智能标注前，保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 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。 启动智能标注作业 登录Mo
快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集，用户可以选择不同的标注任务，当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。
ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 物体检测数据集要求用户
使用订阅算法训练结束后没有显示模型评估结果 问题现象 AI Gallery中的YOLOv5算法，训练结束后没有显示模型评估结果。 原因分析 未标注的图片过多，导致没有模型评估结果。 处理方法 对所有训练数据进行标注。 父主题： 预置算法运行故障
ketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片，请创建一个空文件夹，然后将图片文件保存在该文件夹下，图片的目录结构如：“/bucketName/data-cat/cat.jpg”。 如您将已标注好的图片上传至OBS桶，请按照如下规范上传。 图像分类数据集要求将标
可以两个账号同时进行一个数据集的标注吗？ 可以多人同时标注，但多人同时对同一张图片标注的话，只会以最后一个保存的人的标注结果为最终标注结果。建议轮流标注并及时保存标注结果。 父主题： Standard数据管理
现的各种场景。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据： 训
tB4进行训练报错：TypeError: unhashable type: ‘list’。 原因分析 可能由于使用了多标签分类导致（即一个图片用了1个以上的标签）。 处理方法 使用单标签分类的数据集进行训练。 父主题： 数据集问题导致训练失败
在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务 将模型部署为一个Web服务，您可以通过管理控制台或者API接口访问在线服务。 批量服务 批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 批量服务一次性推理批量数据，处理完服务结束。在线服务提供API接口，供用户调用推理。 父主题：
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