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段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。 一键智能标注，怎么用？ 在ModelArts管理控制台，选择“ 数据管理 >数据集”。 创建一个数据集，数据集类型需选择“图像分类”或“物体检测”类型。 单击数据集名称，进入数据集概览页。然后，单来自：百科率、运维效率、能源效率和业务体验，使能实现自动驾驶网络 数据入湖治理 将网络领域的原始数据加工为数据集/训练集，提供数据采集、数据解析、数据建模、数据集成、数据标注等多种工具服务，帮助用户提升数据处理效率 优势 网络 数据治理 高效，数据易理解使用 设备采集数据接口标准化，支持多种主来自：百科
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UI自动化测试的继续执行。 2.2 目标检测技术的应用 在模型训练中，主要困难在于数据集收集。Sechunter的解决方案是，先通过传统的图片处理方案获取初步的数据集，这里我们使用了图片处理领域的显著区域识别。这个过程的关键是要有一个验证模块，对隐私声明链接而言，即验证该区域点击来自：百科![]()
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运行第一条Workflow 准备数据集 订阅工作流 启动工作流 节点配置 部署上线 运行您的第一条Workflow 从AI Gallery订阅的Workflow如何使用 1.登录AI Gallery的Workflow案例库。 2.从AI Gallery选择并订阅一个Workflow。来自：专题![]()
智能标注：智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注：ModelArts提供了团队标注功能，可以由多人组成一个标注团队，针对同一个数据集进行标注管理。团队标注功能来自：专题![]()
> 数据集（旧版）”，单击“创建数据集”，类型选择“物体检测”，使用上一步中的 OBS 路径作为“数据集输入位置”，“数据集输出位置”指定为一个空目录。 数据集创建完成后，当数据集详情中显示500张图片已标注后，执行发布数据集的操作。注意一点，需开启数据切分功能，并将训练集比例设置为“0来自：专题![]()
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ModelArts模型训练 ModelArts模型训练简介 ModelArts模型训练，俗称“建模”，指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规律，为商业目的提供决策参考。训练模型的结果通常是一个或多个机器学习或深度学习模型，模型可以应用到新的数据中，得到预测、评价等结果。来自：专题
