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动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了典型的现代物体检测子包含两阶段检测子：RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, 以及单阶段检测子: YOLO, SSD；成功的检测子包含的几个模块；图像分割典型算法和图像分割关键算法。 课程目标 通过本课程的学习，使学员：来自：百科![]()
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启动智能标注时，需数据集存在至少2种标签，且每种标签已标注的图片不少于5张。 启动智能标注时，必须存在未标注图片。 启动智能标注前，保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 后续操作 智能标注结束后，所有标注好的数据都存储在待确认页面，您可以进去查看智能标注好的结果，进行批量确认。确认完成后，即完成了数据标注。来自：百科![]()
模型训练过程中需要大量已标注的数据，因此在模型训练之前需要进行数据标注作业。ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：对于不同类型（图片、音频、文本和视频）的数据，用户可以选择不同的标注类型。 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，选中系统中已有的来自：专题![]()
Ø只支持识别PNG、JPG、JPEG、BMP、TIFF格式的图片。 Ø图像各边的像素大小在15到8000px之间。 Ø图像中身份证区域有效占比超过25%，保证整张身份证内容及其边缘包含在图像内。 Ø支持图像中身份证任意角度的水平旋转。 Ø支持少量扭曲，扭曲后图像中的身份证长宽比与实际身份证相差不超过10%。来自：专题
