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用零代码开发实现实例分割 示例说明 对比物体检测,实例分割支持用多边形标注训练数据,且模型可像素级识别目标。适合图中有多个主体、需识别其位置或轮廓的场景。本文以工件分割模型在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
代码示例 Python示例 以查询实例列表接口为例,进行说明。
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用零代码开发实现语义分割 示例说明 对比实例分割,语义分割指将每个像素点归属为对象类的过程。适用于分割目标主体单一的场景,简单举例来说语义分割能够识别出图片中哪些像素是归属于“人”的标签,但无法区分“不同的人”。本文以在macOS客户端中的使用为示例演示实例分割模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
数据导入方式 创建数据集完成后,在数据集管理页面中,找到该数据集,点击右侧操作列下的“导入”按钮,即可进入导入数据页面。 您可以使用以下方案上传数据集:本地导入、BOS导入、分享链接导入、平台已有数据集。 导入方式 存储类型:对象存储BOS 存储类型:平台共享存储 本地导入 文件限制:对文件大小和数量无限制。 文件限制:单个文件/压缩包源文件大小,均不超过1G,所有文件数量不超过100。
用零代码开发实现物体检测 示例说明 物体检测模型主要用于检测图中每个物体的位置、类型。适合图中有多个主体要识别、或要识别主体位置及数量的场景。本文以螺丝螺母识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示物体检测模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
用零代码开发实现图像分类 示例说明 图像分类模型主要用于识别一张图中是否是某类物体/状态/场景,适合图片中主体或状态单一的场景。本文以害虫识别模型在macOS客户端中的使用为示例演示图像分类模型训练全过程。 实现步骤 只需八步即可完成自定义AI模型的训练及发布的全过程。
二、如何操作迁移到新版任务下 将老版本任务迁移到新版本的任务,以分类任务为例可分为三步: 第一步:查看老版本的任务中,代码编辑部分,存在哪些字段的修改 在任务列表中,找到对应的任务详情: 在代码配置详情中,找到脚本内容部分,查看修改的代码内容: 第二步:在平台「自然语言处理」任务列表下,新建项目并新建任务,此任务将会是基于最新的代码模板创建 第三部:在下图中代码编辑部分,将第一步中对应修改过的代码部分