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create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪，只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下： true：对图片进行裁剪 false：不对图片进行裁剪（默认值） crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
上传预测图片 单击“上传”，选择一张需要预测的图片，单击“预测”，即可在右边的预测结果显示区查看您的预测结果。 图5 预测样例图 图6 查看预测结果 本案例中数据和算法生成的模型仅适用于教学模式，并不能应对复杂的预测场景。即生成的模型对预测图片有一定范围和要求，预测图片必须和训练数据集中的图片相似才可能预测准确。
详细请参见： 标注图片（图像分类） 标注图片（物体检测） 标注文本（文本分类） 标注文本（命名实体） 标注文本（文本三元组） 标注音频（语音分割） 在标注页面中，每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过”的图片信息。请及时关注管理员驳回以及待修正的图片。
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
入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出标签名称“sunflowers”和检测的评分。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参
描述 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。
创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
为文件类，可包含图片、音频或视频等场景，可以在“预测”页签添加图片进行服务预测。 如果您的输入类型为图片，请注意测试服务单张图片输入应小于8MB。 JSON文本预测，请求体的大小不超过8MB。 因APIG（API网关）的限制，单次预测的时间不能超过40S。 图片支持以下类型：“p
create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪，只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下： true：对图片进行裁剪 false：不对图片进行裁剪（默认值） crop_path String 裁剪后的文件存放路径。
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
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 备注：当前版本仅支持语言+图片多模态性能测试。 脚本运行
filename 是 被标注文件的文件名。 size 是 表示图像的像素信息。 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。
模型部署完成后，“服务部署”节点，单击“实例详情”按钮，进入服务预测界面，在“预测”页签单击“上传”，选择本地图片进行测试。 单击“预测”进行测试，预测完成后，右侧“预测结果”区域输出结果。如模型准确率不满足预期，可在“数据标注”页签中添加图片并进行标注，重新进行模型训练及模型部署。预测结果中的参数说明请参见表1。如
"[{\"label\":\"batch_size\",\"value\":\"4\",\"placeholder_cn\":\"每次更新训练的图片数量（总）\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"lr\",\"value\":\"0
sh，并预测模型。基础镜像中默认提供了run.sh作为启动脚本。启动命令如下： sh run.sh 图6 运行启动脚本 上传一张预测图片（手写数字图片）到Notebook中。 图7 手写数字图片 图8 上传预测图片 重新打开一个新的Terminal终端，执行如下命令进行预测。 curl -kv -F 'image
描述 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。
ModelArts.4711 数据集标注样本数满足算法要求 每个类别至少包含5张以上图片。 ModelArts.4342 标注信息不满足切分条件 出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，
└── visual.py 赋予容器访问权重文件的权限。上传文件到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。 #统一文件属主为ma-user用户 sudo chown -R ma-user:ma-group ${container_work_dir}
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