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29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
29：基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
测结果不一致。 30：数据被预测为异常点。 @modelarts:shape 否 String 物体检测标签专用内置属性：物体形状，默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。 polygon：多边形。 circle：圆形。 line：直线。 dashed：虚线。 point：点。
如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type:
guided_json样例 若想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type:
如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type:
} 表1 字段说明 字段 是否必选 说明 source 是 被标注对象的URI。数据来源的类型及示例请参考表2。 usage 否 默认为空，取值范围： TRAIN：指明该对象用于训练。 EVAL：指明该对象用于评估。 TEST：指明该对象用于测试。 INFERENCE：指明该对象用于推理。
如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type:
如果想在发送的请求中包含上述guided_json架构，可参考以下代码。如果prompt未提供充足信息可能导致返回的json文件部分结果为空。 curl -X POST http://${docker_ip}:8080/v1/completions \ -H "Content-Type:
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