本文由AI智能模型生成，在自有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，訓(xùn)練NLP文本生成模型，根據(jù)標(biāo)題生成內(nèi)容，適配到模板。內(nèi)容僅供參考，不對其準(zhǔn)確性、真實性等作任何形式的保證，如果有任何問題或意見，請聯(lián)系contentedit@huawei.com或點擊右側(cè)用戶幫助進行反饋。我們原則上將于收到您的反饋后的5個工作日內(nèi)做出答復(fù)或反饋處理結(jié)果。
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智能推薦：公測導(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：識別出圖片中每個物體的輪廓。公測導(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的數(shù)據(jù)集支持多個物體的標(biāo)注。數(shù)據(jù)集發(fā)布時啟動特征分析任務(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：對導(dǎo)入的數(shù)據(jù)集，按照分割物體檢測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：識別出圖片中每個物體的輪廓。文本分類：對文本的內(nèi)容按照標(biāo)簽進行分類處理。更多標(biāo)題相關(guān)內(nèi)容，可點擊查看
