物體
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃模型的重要路徑是擬合的，旨在幫助開(kāi)發(fā)者根據(jù)環(huán)境選擇不同的學(xué)習(xí)策略。在學(xué)習(xí)過(guò)程中，每個(gè)樣本學(xué)習(xí)都是一種、數(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)科學(xué)家，有幫助工作者來(lái)決定如何對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略進(jìn)行真正的預(yù)測(cè)。此外，針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行了很多實(shí)踐，比如模型選擇(或者針對(duì)不同的模型)，還是訓(xùn)練預(yù)測(cè)，我們想使用。利用已有的標(biāo)注數(shù)據(jù)的預(yù)訓(xùn)練模型，我們會(huì)在新領(lǐng)域里進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練并將新的訓(xùn)練模型加載到新領(lǐng)域。通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以將其標(biāo)注數(shù)據(jù)增強(qiáng)為新領(lǐng)域的數(shù)據(jù)，并通過(guò)聚類分析數(shù)據(jù)增強(qiáng)，進(jìn)行標(biāo)注，得到分類結(jié)果。在“數(shù)據(jù)增強(qiáng)”節(jié)點(diǎn)的 數(shù)據(jù)集 列表中，選擇一個(gè)“物體檢測(cè)”節(jié)點(diǎn)。使用聚類算法來(lái)聚類訓(xùn)練樣本，得到聚類結(jié)果?！叭魳颖緲?biāo)簽不存在中心化，需選用聚類結(jié)果，才可以聚類結(jié)果。若只有違停指標(biāo)為input標(biāo)簽，則會(huì)檢出錯(cuò)誤標(biāo)簽。若樣本標(biāo)簽不存在中心化，或者指定標(biāo)注對(duì)象在一起，只有聚類結(jié)果才會(huì)被聚類。支持的操作請(qǐng)參見(jiàn)無(wú)效的標(biāo)簽及版本中的標(biāo)簽名。標(biāo)注結(jié)果存儲(chǔ)目錄是指用戶自定義的OBS路徑。說(shuō)明：標(biāo)注結(jié)果存儲(chǔ)的OBS路徑。owner否String服務(wù)端口徑，由于服務(wù)端一般需要遵從圖片的同級(jí)目錄，因此如果選擇不了白名單，模型會(huì)返回該目錄下所有結(jié)果文件。時(shí)序預(yù)測(cè)場(chǎng)景使用YOLOv3的模型都是通過(guò)pretrain方法得到的。pretrain方法需要作為輸入。width：表示預(yù)測(cè)圖片的置信度，默認(rèn)為80。width：表示預(yù)測(cè)圖片的寬度，默認(rèn)為120。width：必選字段，圖片的寬度。height：必選字段，圖片的高度。depth：必選字段，圖片的通道數(shù)。segmented是表示是否用于分割。object是表示物體檢測(cè)信息，多個(gè)物體標(biāo)注會(huì)有多個(gè)object體。
ai識(shí)別圖片的模型訓(xùn)練
ai識(shí)別圖片的模型訓(xùn)練場(chǎng)景，精確度的增加和更加清晰的效果。圖像分類：對(duì)圖像中的分類，分類框采用物體的分割、位移、對(duì)齊方式，極大地提高物體分類精度。ImageNet無(wú)監(jiān)督車牌檢測(cè)工作流：對(duì)圖像中的車牌進(jìn)行分類。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的車牌進(jìn)行檢測(cè)和分類。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的人員統(tǒng)計(jì)信息的處理，識(shí)別出其中之一。銀行卡識(shí)別工作流：對(duì)圖像中的銀行卡任意角度的文本，可以框選豎車、白色背景、黑色背景、黑色背景。旋轉(zhuǎn)：旋轉(zhuǎn)后圖片會(huì)按照旋轉(zhuǎn)的方向進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，支持將圖像中的圖像內(nèi)容轉(zhuǎn)換成支持JPEG。物體檢測(cè)：對(duì)圖像中的物體輪廓進(jìn)行分割，在圖片上進(jìn)行分割后，可以框交成其他未標(biāo)注的圖片。公測(cè)物體檢測(cè)文本分類文本三元組2020年01月序號(hào)功能名稱功能描述階段相關(guān)文檔1上線圖像分割任務(wù)創(chuàng)建上線圖像分割作業(yè)：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。公測(cè)圖像分割2020年01月序號(hào)功能名稱功能描述階段相關(guān)文檔1上線導(dǎo)入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和Manifest文件格式，也可通過(guò)其他方式導(dǎo)入數(shù)據(jù)集。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)圖像分類2上線圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和圖像分割類型的數(shù)據(jù)集3上線圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。公測(cè)導(dǎo)入數(shù)據(jù)導(dǎo)入4上線導(dǎo)入數(shù)據(jù)：基于Manifest文件和manifest文件格式導(dǎo)入圖像分割圖像分割音頻聲音分類工作流中物體檢測(cè)的數(shù)據(jù)集支持多個(gè)物體的標(biāo)注。數(shù)據(jù)集發(fā)布時(shí)啟動(dòng)特征分析任務(wù)基于Manifest文件和圖像分割的數(shù)據(jù)集支持不同類型的數(shù)據(jù)集，ModelArts支持如下類型的數(shù)據(jù)集。圖像分割：對(duì)導(dǎo)入的數(shù)據(jù)集，按照分割物體檢測(cè)的方式選擇不同類型的數(shù)據(jù)集。Manifest文件導(dǎo)入圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。文本分類：對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。
圖片智能分類軟件
圖片智能分類軟件，包含四種類型的組件，支持對(duì)圖片、視頻等多種整體進(jìn)行分析，保證圖片質(zhì)量。具體要求如下：圖像分類識(shí)別工作流：識(shí)別圖片中物體的類別。物體檢測(cè)：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的位置及類別。圖像分割：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的輪廓。音頻聲音分類：對(duì)聲音進(jìn)行分類。語(yǔ)音內(nèi)容：對(duì)語(yǔ)音內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注。語(yǔ)音分割：對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段標(biāo)注。文本分類：對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。命名實(shí)體：針對(duì)文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注，如“時(shí)間”、“地點(diǎn)”等。文本三元組：針對(duì)文本中的實(shí)體片段和實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。表格：適合表格等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理。文件格式支持csv。不支持標(biāo)注，支持對(duì)部分表格數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)覽，但是最多支持100條數(shù)據(jù)預(yù)覽。視頻視頻標(biāo)注：識(shí)別出視頻中每個(gè)物體的位置及分類。目前僅支持mp4格式。自由格式：管理的數(shù)據(jù)可以為任意格式，目前不支持標(biāo)注，適用于無(wú)需標(biāo)注或開(kāi)發(fā)者自行定義標(biāo)注的場(chǎng)景。如果您的數(shù)據(jù)集需存在多種格式數(shù)據(jù)，或者您的數(shù)據(jù)格式不符合其他類型數(shù)據(jù)集時(shí)，可選擇自由格式的數(shù)據(jù)集。其中，針對(duì)不同的數(shù)據(jù)集，支持不同的功能，詳細(xì)信息請(qǐng)參見(jiàn)數(shù)據(jù)集。文件型(圖片、文本、音頻等)表格：適用于視頻語(yǔ)義類數(shù)據(jù)，文本類數(shù)據(jù)，適用于基于某些業(yè)務(wù)場(chǎng)景，如：保險(xiǎn)公司、保險(xiǎn)業(yè)界等。圖像分類：識(shí)別一段文本的類別。使用自動(dòng)學(xué)習(xí)功能構(gòu)建模型，在您完成模型的開(kāi)發(fā)后，可以創(chuàng)建自動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目，用于創(chuàng)建項(xiàng)目。創(chuàng)建項(xiàng)目后，項(xiàng)目名稱必須是中文，不能以下劃線或數(shù)字開(kāi)頭，長(zhǎng)度為1-60位。用于存儲(chǔ)對(duì)OBS中存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)，按照用戶指定的算法對(duì)存儲(chǔ)在OBS中的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算分析。支持用戶創(chuàng)建Notebook、從OBS桶中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在OBS中。
基于深度學(xué)習(xí)的顏色識(shí)別
基于深度學(xué)習(xí)的顏色識(shí)別方法是通過(guò)計(jì)算機(jī)特征，并在計(jì)算機(jī)中通過(guò)不斷學(xué)習(xí)中的輸入預(yù)測(cè)概率分布來(lái)實(shí)現(xiàn)的。本方法基于深度學(xué)習(xí)的方法1，深度學(xué)習(xí)的高精度分類方法如下?；谏疃葘W(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)的方法有兩個(gè)優(yōu)勢(shì)：物體檢測(cè)算法：標(biāo)注。聲音分類：標(biāo)注時(shí)，模型的數(shù)據(jù)是直接在自然語(yǔ)言中進(jìn)行標(biāo)注，然后用于訓(xùn)練出聲音分類模型。模型訓(xùn)練：對(duì)于標(biāo)注后的音頻，還可以進(jìn)行模型的訓(xùn)練。模型訓(xùn)練：對(duì)于標(biāo)注后的聲音進(jìn)行分類。該數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽已經(jīng)取得了新的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作。預(yù)測(cè)分析：對(duì)已標(biāo)注的聲音進(jìn)行標(biāo)簽的預(yù)測(cè)。通過(guò)結(jié)果對(duì)比，可以判斷是否標(biāo)注了剩余的音頻，如果標(biāo)注，用戶需提前完成數(shù)據(jù)標(biāo)注。預(yù)測(cè)分析：手工定義標(biāo)簽，在模型訓(xùn)練中，首先需要獲取標(biāo)簽名稱，然后在此處，添加標(biāo)簽，然后單擊下方的“確認(rèn)標(biāo)注”。標(biāo)簽集：打開(kāi)項(xiàng)目中，已標(biāo)注的音頻，勾選了音頻，單擊“確定”。添加標(biāo)簽：?jiǎn)螕簟伴_(kāi)始標(biāo)注”，即可添加多個(gè)標(biāo)簽。完成一張圖片標(biāo)注后，可單擊音頻下方的“標(biāo)注”，在“已標(biāo)注”頁(yè)簽下，查看已完成標(biāo)注的音頻列表。單擊音頻，可在右側(cè)的“語(yǔ)音內(nèi)容”文本框中了解當(dāng)前音頻的內(nèi)容信息。當(dāng)數(shù)據(jù)完成標(biāo)注后，您還可以進(jìn)入“已標(biāo)注”頁(yè)簽，對(duì)已標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改。修改標(biāo)簽：在數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)，單擊“已標(biāo)注”頁(yè)簽，然后在音頻列表中選中待修改的音頻。在右側(cè)標(biāo)簽信息區(qū)域中修改“語(yǔ)音內(nèi)容”中的“標(biāo)簽”和“內(nèi)容”，單擊下方的“確認(rèn)標(biāo)注”按鈕完成修改。
深度學(xué)習(xí)波形識(shí)別
深度學(xué)習(xí)波形識(shí)別深度學(xué)習(xí)是指學(xué)習(xí)的一種分類算法，如Caffe、MXNet和MXNet的模板。@modelarts：feature否Double內(nèi)置屬性：樣本級(jí)別是否難例?？蛇x值為：0：非難例1：難例@modelarts：hard_coefficient否Double內(nèi)置屬性：樣本級(jí)別難度系數(shù)。難例原因ID可選值如下：0：未識(shí)別出任何目標(biāo)物體。2：基于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的聚類結(jié)果和預(yù)測(cè)結(jié)果不一致。3：預(yù)測(cè)結(jié)果和訓(xùn)練集同類別數(shù)據(jù)差異較大。4：連續(xù)多張相似圖片的預(yù)測(cè)結(jié)果不一致。5：圖像的分辨率與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。6：圖像的高寬比與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。7：圖像的亮度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。8：圖像的飽和度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。9：圖像的色彩豐富程度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。10：圖像的清晰度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。11：圖像的目標(biāo)框數(shù)量與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。12：圖像中目標(biāo)框的面積標(biāo)準(zhǔn)差與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。13：圖像中目標(biāo)框的高寬比與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。14：圖像中目標(biāo)框的面積占比與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。15：圖像中目標(biāo)框的邊緣化程度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。16：圖像中目標(biāo)框的亮度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。17：圖像中目標(biāo)框的清晰度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。18：圖像中目標(biāo)框的堆疊程度與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的特征分布存在較大偏移。19：基于gaussianblur的數(shù)據(jù)增強(qiáng)與原圖預(yù)測(cè)結(jié)果不一致。
圖片相似度對(duì)比在線
圖片相似度對(duì)比在線度圖像分類已完成數(shù)據(jù)標(biāo)注的數(shù)據(jù)，可以一鍵創(chuàng)建標(biāo)注作業(yè)。“圖像分類”是指數(shù)據(jù)集中的所有標(biāo)簽，選中系統(tǒng)中的所有待標(biāo)注數(shù)據(jù)，然后執(zhí)行智能標(biāo)注操作。圖像分類標(biāo)注支持對(duì)未標(biāo)注的圖片數(shù)據(jù)進(jìn)行去標(biāo)注。“圖像分類”只有“物體檢測(cè)”標(biāo)注作業(yè)支持?jǐn)?shù)據(jù)特征分析。圖像分割數(shù)據(jù)支持對(duì)未標(biāo)注數(shù)據(jù)集中的圖片數(shù)據(jù)快速完成標(biāo)注，為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。在“ 數(shù)據(jù)管理 >數(shù)據(jù)標(biāo)注”頁(yè)面，單擊“創(chuàng)建”。在彈出的“創(chuàng)建標(biāo)注作業(yè)”頁(yè)面中，按照如下示例填寫(xiě)相關(guān)參數(shù)，然后單擊“確定”，完成任務(wù)創(chuàng)建。“名稱”：設(shè)置此任務(wù)的名稱。“標(biāo)注場(chǎng)景”：選擇標(biāo)注作業(yè)的任務(wù)類型?！皹?biāo)簽集”：展示當(dāng)前數(shù)據(jù)集已有的標(biāo)簽及標(biāo)簽屬性?！皢⒂脠F(tuán)隊(duì)標(biāo)注”：選擇打開(kāi)，并配置如下團(tuán)隊(duì)標(biāo)注相關(guān)參數(shù)。“類型”：設(shè)置任務(wù)類型，支持“指定標(biāo)注團(tuán)隊(duì)”或“指定標(biāo)注管理員”?！斑x擇標(biāo)注團(tuán)隊(duì)”：任務(wù)類型設(shè)置為“指定標(biāo)注團(tuán)隊(duì)”，需在此參數(shù)中指定一個(gè)團(tuán)隊(duì)，同時(shí)勾選此團(tuán)隊(duì)中某幾個(gè)成員負(fù)責(zé)標(biāo)注。下拉框中將羅列當(dāng)前帳號(hào)下創(chuàng)建的標(biāo)注團(tuán)隊(duì)及其成員?！斑x擇標(biāo)注接口人”：任務(wù)類型設(shè)置為“指定標(biāo)注管理員”，需在所有團(tuán)隊(duì)的“TeamManager”中選擇一人作為管理員?！白詣?dòng)將新增圖片同步給標(biāo)注團(tuán)隊(duì)”：根據(jù)需要選擇是否將任務(wù)中新增的數(shù)據(jù)自動(dòng)同步給標(biāo)注人員?！皥F(tuán)隊(duì)標(biāo)注的圖片自動(dòng)加載智能標(biāo)注結(jié)果”：根據(jù)需要選擇是否將任務(wù)中智能標(biāo)注待確認(rèn)的結(jié)果自動(dòng)同步給標(biāo)注人員。團(tuán)隊(duì)標(biāo)注加載智能標(biāo)注結(jié)果的處理步驟：如果類型選擇"指定標(biāo)注團(tuán)隊(duì)"，需要先創(chuàng)建團(tuán)隊(duì)標(biāo)注任務(wù)，然后執(zhí)行智能標(biāo)注任務(wù)。
modelarts管理控制臺(tái)
modelarts管理控制臺(tái)提供了云上數(shù)據(jù)管理功能，方便您直觀便捷的操作。您可以通過(guò)OBSBrowser+，在線完成您的Notebook的創(chuàng)建、部署或停止。自動(dòng)學(xué)習(xí)功能ModelArts主要提供多種AI引擎(AIGallery)、模型轉(zhuǎn)換功能，用戶可根據(jù)實(shí)際情況，靈活選擇付費(fèi)模式。AI全流程開(kāi)發(fā)面向圖像分類，提供了預(yù)處理及多場(chǎng)景。多模板分類項(xiàng)目管理：多項(xiàng)目管理提供了多種用戶，包括對(duì)多場(chǎng)景的工作流、代碼開(kāi)發(fā)、部署、監(jiān)控、告警及技能監(jiān)控等操作，方便開(kāi)發(fā)者進(jìn)行應(yīng)用部署?；凇皥D像分類”類型的自動(dòng)學(xué)習(xí)項(xiàng)目，支持對(duì)圖像進(jìn)行分類、物體檢測(cè)、視頻分析、 語(yǔ)音識(shí)別 、產(chǎn)品推薦、異常檢測(cè)等多種場(chǎng)景。支持AI全流程開(kāi)發(fā)圖像分類：面向圖像分類、物體檢測(cè)、語(yǔ)音內(nèi)容檢測(cè)等場(chǎng)景。文本分類：識(shí)別一張圖片中是否包含某種物體。物體檢測(cè)：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的位置及類別。圖像分割：根據(jù)圖片中的物體劃分出不同區(qū)域。音頻聲音分類：對(duì)聲音進(jìn)行分類。語(yǔ)音內(nèi)容：對(duì)語(yǔ)音內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注。語(yǔ)音分割：對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段標(biāo)注。文本文本分類：對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。命名實(shí)體：針對(duì)文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注，如“時(shí)間”、“地點(diǎn)”等。文本三元組：針對(duì)文本中的實(shí)體片段和實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。視頻視頻標(biāo)注：識(shí)別出視頻中每個(gè)物體的位置及分類。
python圖像識(shí)別和提取文字
Normal：基于ML學(xué)習(xí)算法的Pearson文件需要準(zhǔn)備大量張量、混淆、種類以及一些回歸模型。使用PyTorch模型在PyTorch框架訓(xùn)練的模型時(shí)，會(huì)直接調(diào)用相應(yīng)的接口，對(duì)于推理腳本的輸入和輸出格式不一致的圖片。Pad=True：各種數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)類型，包含標(biāo)簽、類別和類別。PACOU：這三種文件與各種類型的說(shuō)明，可選用的文件格式，有三種數(shù)據(jù)。使用ImageNet數(shù)據(jù)集訓(xùn)練樣例使用ModelArtsPro進(jìn)行應(yīng)用開(kāi)發(fā)時(shí)，您需要將數(shù)據(jù)集上傳至OBS桶中。由于模型訓(xùn)練過(guò)程需要大量有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，因此在模型訓(xùn)練之前需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注。針對(duì)已標(biāo)注數(shù)據(jù)，需要準(zhǔn)備至少4個(gè)空的數(shù)據(jù)，即一張圖片大小不能超過(guò)5MB。針對(duì)ModelArtsAI工程師，開(kāi)始訓(xùn)練，將標(biāo)注對(duì)象和標(biāo)注文件存儲(chǔ)在同一區(qū)域(例如物體檢測(cè))，一張圖片的標(biāo)注文件是存儲(chǔ)在同一目錄，并且一一對(duì)應(yīng)。filename是被標(biāo)注文件的文件名。size是表示圖像的像素信息。width：必選字段，圖片的寬度。height：必選字段，圖片的高度。depth：必選字段，圖片的通道數(shù)。segmented是表示是否用于分割。object是表示物體檢測(cè)信息，多個(gè)物體標(biāo)注會(huì)有多個(gè)object體。
在線提取圖片文字
在線提取圖片文字并提取圖片中的文字內(nèi)容。提取提取圖片中的文字，并將提取結(jié)果以JSON格式提取為文字。支持提取PDF格式圖片中的文字作為提取文字，提取出其中一種提取文字的文字。僅支持提取PDF格式，OBS中text格式的文字。選擇“應(yīng)用示例”登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)導(dǎo)航欄選擇“ 文字識(shí)別 >文字識(shí)別”，進(jìn)入文字識(shí)別示例。在“應(yīng)用開(kāi)發(fā)>自動(dòng)識(shí)別”頁(yè)面，選擇應(yīng)用并單擊“操作”列的“編輯”。根據(jù)實(shí)際情況編輯圖片中的信息。在右側(cè)“去旋轉(zhuǎn)”區(qū)域中，單擊“去旋轉(zhuǎn)”。彈出“去旋轉(zhuǎn)圖片”對(duì)話框，單擊“確認(rèn)”，完成識(shí)別結(jié)果。對(duì)于圖片，識(shí)別圖片中的文字，識(shí)別區(qū)會(huì)在原有圖片上，再增加圖片的方向。使用鼠標(biāo)在“自動(dòng)旋轉(zhuǎn)”區(qū)域，調(diào)整圖片大小、位置方向、模糊度。針對(duì)已標(biāo)注的圖片，可以對(duì)其進(jìn)行修改。在“全部”頁(yè)簽下，重新選擇“物體檢測(cè)”，然后在彈出的對(duì)話框中單擊“確認(rèn)”。頁(yè)面最終返回自動(dòng)調(diào)整圖片的自動(dòng)位置，可單擊切換到“自動(dòng)旋轉(zhuǎn)”，確定后，完成圖片的旋轉(zhuǎn)。圖片縮略圖下方默認(rèn)隱藏默認(rèn)值，單擊“確定”完成修改。例如，逐步標(biāo)注圖片中所有圖片都在“未標(biāo)注”頁(yè)簽下，增加的標(biāo)簽，將自動(dòng)檢出此標(biāo)簽。參考自動(dòng)學(xué)習(xí)單擊“確認(rèn)”完成難例確認(rèn)。勾選標(biāo)注不準(zhǔn)確的圖片，刪除錯(cuò)誤標(biāo)簽，然后在右側(cè)“標(biāo)簽名”處添加準(zhǔn)確標(biāo)簽。
華為云 https 證書(shū)
華為云 https 證書(shū)，254小時(shí)內(nèi)生成。華為云CCS的AVDV的《云CLI軟件工程師》，《云API參考》《一站式IT治理》《鯤鵬企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最佳實(shí)踐》。華為云標(biāo)準(zhǔn)化：企業(yè)級(jí)/ 大數(shù)據(jù) 部署，支持標(biāo)準(zhǔn)化接口方式、步驟、步驟，可視化流程編排等，標(biāo)準(zhǔn)化。DevOps全生命周期全流程：企業(yè)面向企業(yè)及用戶消息商全生命周期管理開(kāi)發(fā)流程，包括：標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)、步驟、創(chuàng)建、發(fā)布、刪除流程。文檔入口：全新風(fēng)格改版，文檔可視化操作繁瑣，旨在為您更高效的管理者，快速部署到華為云上的操作?？焖偃腴T(mén)：快速入門(mén)：快速入門(mén)，按照步驟1：準(zhǔn)備工作準(zhǔn)備，上傳數(shù)據(jù)，快速安裝到華為云。此次流程目前僅提供“圖像分類”、“物體檢測(cè)”、“文本分類”、“聲音分類”和“聲音分類”類型的數(shù)據(jù)集?！拔矬w檢測(cè)”只支持標(biāo)注類型。圖片聲音分類：識(shí)別一張圖片中是否包含某種物體?！奥曇舴诸悺保簩?duì)語(yǔ)音進(jìn)行分類?！拔矬w檢測(cè)”：對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行聚類。音頻聲音分類：對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分類。語(yǔ)音分割：對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段標(biāo)注。文本文本分類：對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。命名實(shí)體：針對(duì)文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注，如“時(shí)間”、“地點(diǎn)”等。文本三元組：針對(duì)文本中的實(shí)體片段和實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。視頻視頻標(biāo)注：識(shí)別出視頻中每個(gè)物體的位置及分類。
圖片清晰化在線
圖片清晰化在線測(cè)試圖片，清晰時(shí)可以初步關(guān)注、清晰、清晰和理解。使用時(shí)用戶可以結(jié)合圖片或?qū)捀邔挶葘?duì)圖片進(jìn)行裁剪。通過(guò)裁剪成寬比對(duì)，得到真實(shí)圖片的圖片。具體實(shí)現(xiàn)方法：推薦使用常規(guī)裁剪，保證自己處理的圖片清晰、模糊。使用時(shí)用戶可以自行準(zhǔn)備好圖片的圖片。如果需要框中任何圖片的位置變化，則需要添加要求即可。如果不確定，或添加圖片框時(shí)，將無(wú)法標(biāo)注好的圖片放在圖片文件夾下，則需要選中圖片的位置。圖片應(yīng)該與yuvProject中的yoloV圖片同滿足縮放條件。檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)圖片質(zhì)量應(yīng)該保持一致。檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)圖片質(zhì)量，檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)要滿足模型要求的要求。針對(duì)已標(biāo)注數(shù)據(jù)，待標(biāo)注的圖片放在“物體檢測(cè)”區(qū)域，單擊圖片中的標(biāo)注頁(yè)面左側(cè)的叉號(hào)，然后在彈出的“自動(dòng)學(xué)習(xí)”對(duì)話框中單擊“確定”，完成標(biāo)注并開(kāi)始執(zhí)行。在“自動(dòng)學(xué)習(xí)”頁(yè)面，選擇數(shù)據(jù)標(biāo)注，單擊項(xiàng)目名稱進(jìn)入“自動(dòng)學(xué)習(xí)>數(shù)據(jù)標(biāo)注”頁(yè)面。項(xiàng)目創(chuàng)建時(shí)，數(shù)據(jù)標(biāo)注的圖片來(lái)源有兩種，通過(guò)本地添加圖片和同步OBS中的圖片數(shù)據(jù)。添加圖片：您可以將本地圖片快速添加到ModelArts，同時(shí)自動(dòng)上傳至創(chuàng)建項(xiàng)目時(shí)所選擇的OBS路徑中。單擊“添加圖片”，在彈出的對(duì)話框中單擊“添加圖片”并添加。一次上傳所有圖片的總大小不能超過(guò)8MB。單張圖片大小不能超過(guò)5MB。同步數(shù)據(jù)源：將圖片數(shù)據(jù)上傳至創(chuàng)建項(xiàng)目時(shí)指定的OBS目錄，然后單擊“同步數(shù)據(jù)源”，快速將通過(guò)OBS目錄中的圖片數(shù)據(jù)添加到ModelArts。刪除圖片：您可以依次單擊選中圖片進(jìn)行刪除，也可以勾選“選擇當(dāng)前頁(yè)”對(duì)該頁(yè)面所有圖片進(jìn)行刪除。所有的刪除操作均不可恢復(fù)，請(qǐng)謹(jǐn)慎操作。
圖片在線識(shí)人
圖片在線識(shí)人對(duì)圖片進(jìn)行處理，包括：不能識(shí)別圖片中的圖片。當(dāng)圖片中包含圖片時(shí)，圖片標(biāo)注功能都會(huì)產(chǎn)生此圖片，您可以在該圖片中管理。您可以在“圖像分類”頁(yè)面對(duì)圖片進(jìn)行分類篩選，也可以添加圖片。對(duì)于用戶輸入的任意角度，單個(gè)圖片大小不超過(guò)50MB，不能超過(guò)40MB。支持圖像分割：可以將圖片數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)成高精度，從而保證圖片清晰，推薦使用ModelArtsPro控制臺(tái)進(jìn)行操作。啟用智能標(biāo)注時(shí)，必須選擇數(shù)據(jù)標(biāo)注功能，在“數(shù)據(jù)選擇”頁(yè)面，根據(jù)實(shí)際需求選擇數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作。針對(duì)“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集，單擊數(shù)據(jù)集名稱進(jìn)入“數(shù)據(jù)集概覽頁(yè)”。針對(duì)“圖像分類”類型的數(shù)據(jù)集，單擊數(shù)據(jù)集名稱即可進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)，直接跳轉(zhuǎn)至步驟4。在“數(shù)據(jù)集概覽頁(yè)”，單擊右上角“開(kāi)始標(biāo)注”，進(jìn)入數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)。在數(shù)據(jù)集詳情頁(yè)，單擊“待確認(rèn)”頁(yè)簽，查看并確認(rèn)難例。只有當(dāng)智能標(biāo)注任務(wù)完成后，待確認(rèn)頁(yè)簽才會(huì)顯示標(biāo)注數(shù)據(jù)。智能標(biāo)注操作請(qǐng)參見(jiàn)智能標(biāo)注。針對(duì)“物體檢測(cè)”數(shù)據(jù)集在“待確認(rèn)”頁(yè)簽中，單擊圖片展開(kāi)標(biāo)注詳情，查看圖片數(shù)據(jù)的標(biāo)注情況，如標(biāo)簽是否準(zhǔn)確、目標(biāo)框位置添加是否準(zhǔn)確。如果智能標(biāo)注結(jié)果不準(zhǔn)確，建議手工調(diào)整標(biāo)簽或目標(biāo)框，然后單擊“確認(rèn)標(biāo)注”。完成確認(rèn)后，重新標(biāo)注的數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)在“已標(biāo)注”頁(yè)簽下。手工調(diào)整后，單擊“確認(rèn)標(biāo)注”完成難例確認(rèn)。
在線圖片文字修改器
在線圖片文字修改器，不支持標(biāo)注，您可以選擇任何類型的標(biāo)注框。圖片標(biāo)注支持對(duì)單張圖片進(jìn)行批量修改。圖片標(biāo)注支持對(duì)單圖片進(jìn)行手工修改：將圖片標(biāo)注為圖片設(shè)置為圖片當(dāng)前，支持從圖片標(biāo)注頁(yè)面或“待確認(rèn)”頁(yè)簽下。通過(guò)在線對(duì)圖片進(jìn)行修改：針對(duì)已標(biāo)注的圖片修改，當(dāng)前圖片默認(rèn)將同步給標(biāo)注頁(yè)面。物體檢測(cè)：識(shí)別出圖片中每個(gè)物體的位置及類別。圖像分割支持兩種標(biāo)注方式。文本分類：識(shí)別一張圖片中是否包含某種物體。圖像分割：根據(jù)圖片中的物體劃分出不同區(qū)域。音頻聲音分類：對(duì)聲音進(jìn)行分類。語(yǔ)音內(nèi)容：對(duì)語(yǔ)音內(nèi)容進(jìn)行標(biāo)注。語(yǔ)音分割：對(duì)語(yǔ)音進(jìn)行分段標(biāo)注。文本文本文本分類：對(duì)文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進(jìn)行分類處理。命名實(shí)體：針對(duì)文本中的實(shí)體片段進(jìn)行標(biāo)注，如“時(shí)間”、“地點(diǎn)”等。文本三元組：針對(duì)文本中的實(shí)體片段和實(shí)體之間的關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注。視頻視頻標(biāo)注：識(shí)別出視頻中每個(gè)物體的位置及分類。智能標(biāo)注除了人工標(biāo)注外，ModelArts還提供了智能標(biāo)注功能，快速完成數(shù)據(jù)標(biāo)注，為您節(jié)省70%以上的標(biāo)注時(shí)間。智能標(biāo)注是指基于當(dāng)前標(biāo)注階段的標(biāo)簽及圖片學(xué)習(xí)訓(xùn)練，選中系統(tǒng)中已有的模型進(jìn)行智能標(biāo)注，快速完成剩余圖片的標(biāo)注操作。目前只有“圖像分類”和“物體檢測(cè)”類型的數(shù)據(jù)集支持智能標(biāo)注功能。啟動(dòng)智能標(biāo)注時(shí)，需標(biāo)注作業(yè)存在至少1種標(biāo)簽。啟動(dòng)智能標(biāo)注前，保證當(dāng)前系統(tǒng)中不存在正在進(jìn)行中的智能標(biāo)注任務(wù)。檢查用于標(biāo)注的圖片數(shù)據(jù)，確保您的圖片數(shù)據(jù)中，不存在RGBA四通道圖片。如果存在四通道圖片，智能標(biāo)注任務(wù)將運(yùn)行失敗，因此，請(qǐng)從數(shù)據(jù)集中刪除四通道圖片后，再啟動(dòng)智能標(biāo)注。
圖片文字符號(hào)提取工具
圖片文字符號(hào)提取工具區(qū)提取支持在PC站中編輯表格內(nèi)常用編輯文字。表格搜索類型支持常用類型的文字識(shí)別、文檔文字、手寫(xiě)文字、人臉等常用類型。支持對(duì)單個(gè)板式文字進(jìn)行結(jié)構(gòu)化提取結(jié)構(gòu)化提取?？蓱?yīng)用于新聞?lì)愋?、笑話、翻譯為true、輸出。上傳模板圖片時(shí)，需要考慮文字圖片、位置固定值、坐標(biāo)原頁(yè)，也可以上傳圖片，快速體驗(yàn)。支持的矩形、居中矩形、矩形。默認(rèn)矩形框與當(dāng)前框選圖片進(jìn)行比較，如果使用藍(lán)色圓角有，將被選中，即可用鼠標(biāo)直接刪除。支持的矩形框，當(dāng)前框會(huì)根據(jù)圖片的矩形框形狀選取圖片。但已使用矩形框標(biāo)注框選，在圖片文件的方向可能存在，一般使用其他框作為矩形框，如下示例用于在圖片中標(biāo)注正確。如果已有圖片，使用其他類型能夠框選，請(qǐng)?jiān)趫D片右上角單擊“添加圖片”，創(chuàng)建新的圖片。標(biāo)注當(dāng)圖片都沒(méi)有標(biāo)注，將無(wú)法識(shí)別該圖片所屬的區(qū)域。使用可選中或多個(gè)圖片進(jìn)行標(biāo)注。標(biāo)注的要求如下：圖片標(biāo)注需標(biāo)注，物體檢測(cè)區(qū)域反光、難以識(shí)別火車票正面。區(qū)域圖片中不要包含某種區(qū)域，不能有一些中文，不能有多余的圖片。目前只支持識(shí)別PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的圖片。圖片的url路徑，目前支持：公網(wǎng)http/httpsurlOBS提供的url，使用OBS數(shù)據(jù)需要進(jìn)行授權(quán)。包括對(duì)服務(wù)授權(quán)、臨時(shí)授權(quán)、匿名公開(kāi)授權(quán)，詳情參見(jiàn)配置OBS訪問(wèn)權(quán)限。說(shuō)明：接口響應(yīng)時(shí)間依賴于圖片的下載時(shí)間，如果圖片下載時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，會(huì)返回接口調(diào)用失敗。請(qǐng)保證被檢測(cè)圖片所在的存儲(chǔ)服務(wù)穩(wěn)定可靠，推薦使用OBS服務(wù)存儲(chǔ)圖片數(shù)據(jù)。
字體識(shí)別在線
字體識(shí)別在線圖片支持識(shí)別PDF、Excel格式圖片中的文字。操作步驟登錄ModelArts管理控制臺(tái)，在左側(cè)菜單欄中選擇“文字識(shí)別”，進(jìn)入文字識(shí)別套件控制臺(tái)。進(jìn)入文字識(shí)別套件控制臺(tái)，默認(rèn)進(jìn)入“未上傳的文字識(shí)別”頁(yè)簽。在左側(cè)導(dǎo)航欄單擊“識(shí)別文字識(shí)別”，進(jìn)入通用單模板頁(yè)面。在“識(shí)別套件”頁(yè)面，單擊“上傳圖片”，將本地準(zhǔn)備好的文字識(shí)別模型，上傳至本地。您也可以單擊目標(biāo)圖片進(jìn)入“應(yīng)用開(kāi)發(fā)>上傳”頁(yè)面。在“應(yīng)用開(kāi)發(fā)>上傳模板圖片”頁(yè)面，單擊“選擇預(yù)處理”，選擇預(yù)處理圖片，下方可識(shí)別該模板圖片?！白R(shí)別圖片”：識(shí)別圖片中是否包含某種物體?！白R(shí)別”：識(shí)別圖片中是否包含某種物體?！白R(shí)別區(qū)”：識(shí)別圖片中如果是已有圖片，請(qǐng)?jiān)凇皯?yīng)用開(kāi)發(fā)>上傳本地模板圖片”頁(yè)面上傳圖片，或者從本地上傳圖片作為模板。“識(shí)別的圖片”：識(shí)別的圖片中都包含某種物體?！白R(shí)別區(qū)”：識(shí)別的區(qū)域與地址塊所在區(qū)域一致。“檢測(cè)結(jié)果”：識(shí)別的結(jié)果。“目標(biāo)”：默認(rèn)值為“90”。在“單次上傳識(shí)別結(jié)果”頁(yè)面，可查看識(shí)別結(jié)果。在“全部結(jié)果”區(qū)域，您可以對(duì)目標(biāo)框添加的圖片，添加或刪除標(biāo)簽。在右側(cè)“關(guān)鍵識(shí)別結(jié)果”區(qū)域，單擊，創(chuàng)建新的，快速識(shí)別結(jié)果?！瓣P(guān)鍵幀檢測(cè)率”：默認(rèn)值“全部目標(biāo)檢測(cè)”。