标签集
基于深度学习的颜色识别
基于深度学习的颜色识别方法是通过计算机特征，并在计算机中通过不断学习中的输入预测概率分布来实现的。本方法基于深度学习的方法1，深度学习的高精度分类方法如下。基于深度学习的深度学习的方法有两个优势：物体检测算法：标注。声音分类：标注时，模型的数据是直接在自然语言中进行标注，然后用于训练出声音分类模型。模型训练：对于标注后的音频，还可以进行模型的训练。模型训练：对于标注后的声音进行分类。该 数据集 的标签已经取得了新的数据标注工作。预测分析：对已标注的声音进行标签的预测。通过结果对比，可以判断是否标注了剩余的音频，如果标注，用户需提前完成数据标注。预测分析：手工定义标签，在模型训练中，首先需要获取标签名称，然后在此处，添加标签，然后单击下方的“确认标注”。标签集：打开项目中，已标注的音频，勾选了音频，单击“确定”。添加标签：单击“开始标注”，即可添加多个标签。完成一张图片标注后，可单击音频下方的“标注”，在“已标注”页签下，查看已完成标注的音频列表。单击音频，可在右侧的“语音内容”文本框中了解当前音频的内容信息。当数据完成标注后，您还可以进入“已标注”页签，对已标注的数据进行修改。修改标签：在数据集详情页，单击“已标注”页签，然后在音频列表中选中待修改的音频。在右侧标签信息区域中修改“语音内容”中的“标签”和“内容”，单击下方的“确认标注”按钮完成修改。
图片相似度对比在线
图片相似度对比在线度图像分类已完成数据标注的数据，可以一键创建标注作业。“图像分类”是指数据集中的所有标签，选中系统中的所有待标注数据，然后执行智能标注操作。图像分类标注支持对未标注的图片数据进行去标注。“图像分类”只有“物体检测”标注作业支持数据特征分析。图像分割数据支持对未标注数据集中的图片数据快速完成标注，为您节省70%以上的标注时间。在“ 数据管理 >数据标注”页面，单击“创建”。在弹出的“创建标注作业”页面中，按照如下示例填写相关参数，然后单击“确定”，完成任务创建。“名称”：设置此任务的名称。“标注场景”：选择标注作业的任务类型。“标签集”：展示当前数据集已有的标签及标签属性。“启用团队标注”：选择打开，并配置如下团队标注相关参数。“类型”：设置任务类型，支持“指定标注团队”或“指定标注管理员”。“选择标注团队”：任务类型设置为“指定标注团队”，需在此参数中指定一个团队，同时勾选此团队中某几个成员负责标注。下拉框中将罗列当前帐号下创建的标注团队及其成员。“选择标注接口人”：任务类型设置为“指定标注管理员”，需在所有团队的“TeamManager”中选择一人作为管理员。“自动将新增图片同步给标注团队”：根据需要选择是否将任务中新增的数据自动同步给标注人员。“团队标注的图片自动加载智能标注结果”：根据需要选择是否将任务中智能标注待确认的结果自动同步给标注人员。团队标注加载智能标注结果的处理步骤：如果类型选择"指定标注团队"，需要先创建团队标注任务，然后执行智能标注任务。
