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預(yù)處理數(shù)據(jù) 根據(jù)3.2.1-獲取源數(shù)據(jù)中描述的方法，您可以獲得通用和行業(yè)的微調(diào)數(shù)據(jù)集，與業(yè)界的微調(diào)數(shù)據(jù)格式相同，您需要將文本處理為JSONL格式，其中的每一行文本為一個JSON字符串，至少包含兩個JSON鍵分別表示問題和回答，對應(yīng)的鍵為context和target，system字段支持自定義人設(shè)，為可選。
import os import json import glob wd = getcwd() "labelme標(biāo)注的json 數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)為keras 版yolov3的訓(xùn)練集" classes = ["aircraft","oiltank"] image_ids = glob.glob(r"LabelmeData/*jpg")
**數(shù)據(jù)集接口：** /rest/analysis/v1/datasets/{dataSet} /rest/analysis/v1/perf-datasets/{dataSet} **常見問題及排查建議：**（更新中...） 1、錯誤碼400。 ```json {"args":[]
提供對象邊界框、分割掩碼、關(guān)鍵點(diǎn)等豐富標(biāo)注。特點(diǎn): 數(shù)據(jù)量大，場景復(fù)雜，適合訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。3. 其他相關(guān)數(shù)據(jù)集ImageNet: 主要用于圖像分類，包含1400多萬張圖像，2萬多個類別，部分數(shù)據(jù)有邊界框標(biāo)注。Open Images: 谷歌發(fā)布的大規(guī)模數(shù)據(jù)集，包含900多萬張圖像，600多個類
MindDataset【操作步驟&問題現(xiàn)象】1、在作計算機(jī)視覺語義切分的時候需要用到Cityscapes數(shù)據(jù)集，我們先將CityScapes數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)換成MindRecord格式。schema如下圖所示。2、讀取出數(shù)據(jù)之后，用map進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在執(zhí)行訓(xùn)練過程中，出現(xiàn)迭代器相關(guān)的問題，不知道該如何解決，從何下手?！窘貓D信息】是在train
有這個數(shù)據(jù)集： https://developer.huaweicloud.com/develop/aigallery/dataset/detail?id=94554deb-ab6c-47af-9f5e-a4f2ad4563d8 這個是分割 `背景`和`表盤里讀數(shù)區(qū)域` 的。 我
管理加工模型 功能介紹 數(shù)據(jù)加工中引入大模型的目的 在數(shù)據(jù)加工過程中引入大模型，旨在提升數(shù)據(jù)處理的智能化水平，增強(qiáng)對數(shù)據(jù)的語義理解、自動標(biāo)注與分析能力。通過大模型，可以更高效地完成數(shù)據(jù)合成、標(biāo)注與加工任務(wù)，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量與處理效率，降低人工干預(yù)成本。數(shù)據(jù)工程除了支持通過studio
XML 不是 HTML 的替代。 XML 和 HTML 為不同的目的而設(shè)計： XML 被設(shè)計用來傳輸和存儲數(shù)據(jù)，其焦點(diǎn)是數(shù)據(jù)的內(nèi)容。 HTML 被設(shè)計用來顯示數(shù)據(jù)，其焦點(diǎn)是數(shù)據(jù)的外觀。 HTML 旨在顯示信息，而 XML 旨在傳輸信息。 1.3XML 不會做任何事情 也許這有點(diǎn)難以理解，但是
點(diǎn)擊“提交”。跳轉(zhuǎn)至數(shù)據(jù)集列表，可查看到創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集，單擊名稱左側(cè)的小三角，展開數(shù)據(jù)集詳情，可查看數(shù)據(jù)集的導(dǎo)入狀態(tài)。當(dāng)狀態(tài)變?yōu)?ldquo;導(dǎo)入完成”時，表示數(shù)據(jù)集已準(zhǔn)備就緒。 查看導(dǎo)入狀態(tài): 數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備就緒后，點(diǎn)擊創(chuàng)建的數(shù)據(jù)集名稱進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁面，概覽頁面顯示導(dǎo)入的75張菜品數(shù)據(jù)。 3 創(chuàng)建標(biāo)注任務(wù)
合擴(kuò)展特征（openSMILE提取的COMPARE特征）。發(fā)現(xiàn)做了數(shù)據(jù)平衡后，CRNN的效果最好。沒做數(shù)據(jù)平衡前，CNN結(jié)合擴(kuò)展特征的效果最好。 （4）論文使用了數(shù)據(jù)增強(qiáng)和數(shù)據(jù)平衡技術(shù)，可以提高模型表現(xiàn)。其中數(shù)據(jù)增強(qiáng)時speed rate為0.9時效果最好（模型為CRNN）。 （
深度學(xué)習(xí)中，做監(jiān)督學(xué)習(xí)時需要標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集。一種利用現(xiàn)成的數(shù)據(jù)集：比如mnist手寫體、ImageNet、COCO、PASCAL VOC、OpenImage等數(shù)據(jù)集；還有就是我們可以手動標(biāo)注的數(shù)據(jù)集。下面教大家如何使用labelImg庫來手動標(biāo)注Dataset。 1、打開an
該API屬于DataArtsInsight服務(wù)，描述: 保存數(shù)據(jù)集接口URL: "/v1/{project_id}/datasets/save"
該API屬于TICS服務(wù)，描述: 用戶可以使用該接口進(jìn)行聯(lián)盟數(shù)據(jù)集統(tǒng)計。接口URL: "/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets-statistics"
該API屬于ModelArts服務(wù)，描述: 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets"
前提條件 已創(chuàng)建數(shù)據(jù)集，請參見通過可視化方式創(chuàng)建數(shù)據(jù)集。 條件組合授權(quán) 登錄智能數(shù)據(jù)洞察控制臺。 單擊管理控制臺左上角的，選擇區(qū)域，單擊右上角的企業(yè)項目，選擇企業(yè)項目。 在控制臺上方單擊“項目”后，單擊項目名稱，進(jìn)入項目頁面。 單擊“數(shù)據(jù)管理 > 數(shù)據(jù)集”，進(jìn)入數(shù)據(jù)集頁面。 單擊“更多
nes數(shù)據(jù)集也是我的目標(biāo)??????本文將從一個初學(xué)者的角度來認(rèn)識Nuscenes數(shù)據(jù)集，首先會對Nuscenes數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，然后會通過代碼教大家如何獲取Nuscenes數(shù)據(jù)集中的各種數(shù)據(jù)【由于自己也是剛剛接觸，可能有的地方描述的不夠完整不夠準(zhǔn)確，但是我會對我學(xué)習(xí)中的一
構(gòu)建NLP大模型增量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集 獲取源數(shù)據(jù) 預(yù)處理數(shù)據(jù) 導(dǎo)入數(shù)據(jù) 加工數(shù)據(jù)集 評估數(shù)據(jù)集 配比并發(fā)布數(shù)據(jù)集 父主題： 構(gòu)建數(shù)據(jù)集實踐
數(shù)據(jù)集屬性?？梢越o數(shù)據(jù)集添加行業(yè)、語言和自定義信息。 數(shù)據(jù)集版權(quán)。訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)集除用戶自行構(gòu)建外，也可能會使用開源的數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集版權(quán)功能主要用于記錄和管理數(shù)據(jù)集的版權(quán)信息，確保數(shù)據(jù)的使用合法合規(guī)，并清晰地了解數(shù)據(jù)集的來源和相關(guān)的版權(quán)授權(quán)。通過填寫這些信息，可以追溯數(shù)據(jù)的來
該API屬于ModelArts服務(wù)，描述: 刪除數(shù)據(jù)集,但不刪除數(shù)據(jù)集的源數(shù)據(jù)。接口URL: "/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}"
使用盤古大模型進(jìn)行圖像分類算法訓(xùn)練報上面的錯誤，訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)為通用圖像分類模型訓(xùn)練，訓(xùn)練機(jī)器配置為
