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行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情”按钮,前往数据标注页面。单击任意一张图片,进入音频标注页面。 在“音频标注”页面单击“未标注”页签,此页面展示所有未标注的音频数据。依次单击选中待标注的音频,或勾选“选择当前页”
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。 启动智能标注前要
Resize 调整图片大小。 height:变换后的图片高度。默认值224 width:变换后的图片宽度。默认值224 do_validation:数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Rotate 旋转,将图像围绕中心点旋转的操作,操作完成之后保持图片原本的形状不变,不足的部分用黑色填充。
mp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格式,不支持“非矩形框”标注。针对您提供的数据集,MetaValidation算子支持对图片和xml文件进行数据校验: 表1 图片类数据校验 异常情况 处理方案 图片本身损坏无法解码 过滤掉不能解码的图片 图片通道可能是1通道、2通道,不是常用的3通道
数据属性:筛选数据的来源,选择“全部”或“推理”。 图1 筛选条件 查看已标注图片 在标注任务详情页,单击“已标注”页签,您可以查看已完成标注的图片列表。图片缩略图下方默认呈现其对应的标签,您也可以勾选图片,在右侧的“选中文件标签”中了解当前图片的标签信息。 查看已标注文本 在数据集详情页,单击“已标
类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”:当目录下全是图片时,支持jpg、jpeg、png、bmp格式,嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”:根据不同场景类型,结构不同。 图像分类场景,其目录
Standard数据准备 在ModelArts数据集中添加图片对图片大小有限制吗? 如何将本地标注的数据导入ModelArts? 在ModelArts中数据标注完成后,标注结果存储在哪里? 在ModelArts中如何将标注结果下载至本地? 在ModelArts中进行团队标注时,为什么团队成员收不到邮件?
类别一致。 选择“OBS目录”,存放结构又分两种情况,“仅包含图片”或“包含图片和标注信息”。 “仅包含图片”:当目录下全是图片时,支持jpg、jpeg、png、bmp格式,嵌套子目录的图片也将全部读入。 “包含图片和标注信息”:根据不同数据类型,结构不同。 图像分类,其目录结构
在数据标注页面,单击未标注页签,在此页面中,您可以单击添加图片,或者增删标签。 如果增加了图片,您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签,建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据, 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后,单击右上角“开始训练”,在“训练设置
图像分类 图像分类项目,是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注,完成图片标注后开始模型训练,即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景,则可以上传产品图片,将图片标注“合格”、“不合格”,通过训练部署模型,实现产品的质检。
采集的数据或多或少都会有很多格式问题,无法被进一步处理。以图像识别为例,用户经常会从网上找一些图片用于训练,但是其质量难以保证,有可能图片的名字、路径、后缀名都不满足训练算法的要求;图片也可能有部分损坏,造成无法解码、无法被算法处理的情况。因此,数据校验非常重要,可以帮助人工智能
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线,第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务,特殊tokens如下: <img> </img>
}, { "from": "assistant", "value": "第一张图片是重庆的城市天际线,第二张图片是北京的天际线。" } ] } ] 为针对多样的VL任务,特殊tokens如下: <img> </img>
查看特征分析结果 在特征分析结果中,例如图片亮度指标,数据分布中,分布不均匀,缺少某一种亮度的图片,而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片,让数据更均衡,为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中,单击图片,自动跳转到标注页面。 在标注页面
多标签的标签文件示例,如2.txt文件内容如下所示: Cat Dog 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。单张图片大小不能超过5MB,且单次上传的图片总大小不能超过8MB。 物体检测 支持两种格式: ModelArts PASCAL VOC 1.0 物体检测的简易模
确保OBS中的文件是非加密状态 上传图片或文件时不要选择KMS加密,否则会导致数据集读取失败。文件加密无法取消,请先解除桶加密,重新上传图片或文件。 图3 OBS桶中的文件未加密 检查图片是否符合要求 目前自动学习不支持四通道格式的图片。请检查您的数据,排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求(物体检测)
String 文件名称。 source Object 数据源信息,详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的m
AI应用封面图 否 上传一张AI应用封面图,AI应用创建后,将作为AI应用页签的背景图展示在AI应用列表。建议使用16:9的图片,且大小不超过7MB。 如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。
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。
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