导入已标注数据 目录 导入已标注数据方式说明 从已有数据集导入已标注数据 查看已标注数据 导入已标注数据方式说明 如果您已有标注好的数据,支持快速导入到BML,方便直接进入后续训练环节。 实例分割任务向选定的数据集导入已标注好的数据目前支持一种方式: 将其他数据集已经标注好的数据导入 从已有数据集导入已标注数据 从已有数据集导入已标注数据,支持选择数据集及导入的具体标签进行导入。
导入未标注数据 目录 导入未标注数据方式说明 从本地上传图片导入 从本地上传压缩包导入 导入线上已有数据集 导入未标注数据方式说明 为选定的实例分割数据集导入未标注数据(即原始图片)的方式有两种。一种为从本地选择图片文件;一种为从平台中其余同为图片类型数据集中导入。 从本地上传图片导入 选择 无标注数据-本地-上传图片 ,点击上传图片后选择本地图片文件进行导入。
数据增强算子参考 适用于图像分类的数据增强算子 算子名 功能 ShearX 剪切图像的水平边 ShearY 剪切图像的垂直边 TranslateX 按指定距离(像素点个数)水平移动图像 TranslateY 按指定距离(像素点个数)垂直移动图像 Rotate 按指定角度旋转图像 AutoContrast 自动优化图像对比度 Contrast 调整图像对比度 Invert 将图像转换为反色图像 Equalize
短文本匹配数据标注 短文本匹配数据标注 打开短文本匹配数据集的标注页面,您可以看到全部未标注的数据 在页面右侧选择两个文本是相似还是不相似,便可完成标注
注意:当您确定了数据集为去重或非去重的属性后,便不可修改 当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。
当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。此时分为几种情况,如下: 数据集中有未标注样本,上传重复的已标注样本,此时未标注样本将被覆盖 数据集中有已标注样本,上传重复的未标注样本,此时已标注样本将被覆盖 数据集中有已标注样本,上传不同标注的已标注样本,此时已有的标注样本将被覆盖
平台去重策略 平台提供了可去重的数据集,即对您上传的数据进行重复样本的去重。注意:当您确定了数据集为去重或非去重的属性后,便不可修改。 当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。
平台去重策略 平台提供了可去重的数据集,即对您上传的数据进行重复样本的去重。注意:当您确定了数据集为去重或非去重的属性后,便不可修改。 当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。
当您创建了一个去重的数据集时,在后续上传数据的过程中,平台可通过检验您当前上传的样本与已上传到此数据集下的样本是否相同,如果相同,则会使用新的样本替代旧的样本。此时分为几种情况,如下: 数据集中有未标注样本,上传重复的已标注样本,此时未标注样本将被覆盖 数据集中有已标注样本,上传重复的未标注样本,此时已标注样本将被覆盖 数据集中有已标注样本,上传不同标注的已标注样本,此时已有的标注样本将被覆盖
Notebook导入数据集 BML基于Jupyter提供了在线的交互式开发环境,在此基础上也为用户提供了便捷导入数据集的方式。 通过平台导入 先点击数据总览,并点击创建数据集,将数据集上传到 BML 平台进行纳管。 进入Codelab Notebook,点击导入数据集插件,并选择从平台数据集的导入方式,选择已经在平台纳管的数据集进行导入。