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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。
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。
类的样本比率,反映模型对正样本的识别能力。 precision:精确率 被模型预测为某个分类的所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对负样本的区分能力。 accuracy:准确率 所有样本中,模型正确预测的样本比率,反映模型对样本整体的识别能力。 f1:F1值 F1值是模型
例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
Flavor object 训练资源规格。 image_brightness Boolean 是否通过图片亮度来聚类。 image_colorfulness Boolean 是否通过图片色彩来聚类。 inf_cluster_id String 专属集群ID,默认为空,不使用专属集群;
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。
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
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
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
ModelArts支持哪些AI框架? ModelArts训练和推理分别对应哪些功能? 如何查看账号ID和IAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗? ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 为什么资源充足还是在排队? 规格中数字分别代表什么含义? 如何删除预置镜像中不需要的工具
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
例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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。
例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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
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。
Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下: 0:未识别出任何目标物体。 1:置信度偏低。 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。