Endgültige Manifest-Inhaltsfehler

Um ERROR _ _ _ TOO _ MANY INVALID ROWS _IN_ zu reparieren MANIFEST

1. Überprüfen Sie das Manifest auf JSON Zeilenfehler. Weitere Informationen finden Sie unter Die Manifeste mit Validierungsergebnissen von Trainings und Tests verstehen.

2. JSONFehlerhafte Zeilen korrigieren Weitere Informationen finden Sie unterFehler bei der Überprüfung von JSON Nichtterminalzeilen.

So beheben Sie ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS

• Stellen Sie sicher, dass sich alle Ihre Bilder im selben Amazon S3 S3-Bucket befinden und dass der Wert source-ref in every JSON Line auf den Bucket verweist, in dem Ihre Bilder gespeichert sind. Wählen Sie alternativ einen bevorzugten Amazon S3 S3-Bucket und entfernen Sie die JSON Zeilen, in denen source-ref nicht auf Ihren bevorzugten Bucket verwiesen wird.

So beheben Sie ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET

• Überprüfen Sie die Berechtigungen des Buckets, der die Bilder enthält. Der Wert von source-ref für ein Bild enthält die Bucket-Position.

Um _ _ ERROR _S3_ _ INVALID zu reparieren IMAGES BUCKET OWNER

1. Wählen Sie den gewünschten Besitzer der Trainings-, Test-, Ausgabe- und Bilder-Buckets aus. Der Besitzer muss über Berechtigungen zur Verwendung von Amazon Rekognition Custom Labels verfügen.

2. Erstellen Sie für jeden Bucket, der derzeit nicht dem gewünschten Besitzer gehört, einen neuen Amazon-S3-Bucket, der dem bevorzugten Besitzer gehört.

3. Kopieren Sie den Inhalt des alten Buckets in den neuen Bucket. Weitere Informationen finden Sie unter Wie kann ich Objekte zwischen Amazon-S3-Buckets kopieren?.

Um ERROR _ _ INSUFFICIENT _ _ IMAGES _ PER LABEL FOR _ zu korrigieren AUTOSPLIT

• Fügen Sie weitere Bilder mit Labels zu Ihrem Trainingsdatensatz hinzu. Sie können Bilder in der Amazon Rekognition Custom Labels-Konsole hinzufügen, indem Sie Bilder zum Trainingsdatensatz hinzufügen oder indem Sie JSON Lines zu Ihrem Trainingsmanifest hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwalten von Datensätzen.

Um das Problem mit ERROR _ MANIFEST _ TOO FEW _ LABELS (Konsole) zu beheben

1. Fügen Sie dem Datensatz weitere neue Labels hinzu. Weitere Informationen finden Sie unter Labels verwalten.

2. Fügen Sie die neuen Labels den Bildern im Datensatz hinzu. Wenn Ihr Modell Labels auf Bildebene erkennt, finden Sie weitere Informationen unter Einem Bild Labels auf Bildebene zuweisen. Wenn Ihr Modell Objektpositionen erkennt, finden Sie weitere Informationen unter Objekte mit Begrenzungsrahmen mit Labels versehen.

Um ERROR _ _ MANIFEST _ TOO FEW _ LABELS (JSONZeile) zu reparieren

• Fügen Sie JSON Linien für neue Bilder hinzu, die neue Beschriftungen haben. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Manifestdatei. Wenn Ihr Modell Labels auf Bildebene erkennt, fügen Sie dem Feld neue Labelnamen hinzu class-name. Das Label für das folgende Bild lautet beispielsweise Sonnenaufgang.

  {
      "source-ref": "s3://bucket/images/sunrise.png",
      "testdataset-classification_Sunrise": 1,
      "testdataset-classification_Sunrise-metadata": {
          "confidence": 1,
          "job-name": "labeling-job/testdataset-classification_Sunrise",
          "class-name": "Sunrise",
          "human-annotated": "yes",
          "creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
          "type": "groundtruth/image-classification"
      }
  }

  Wenn Ihr Modell Objektpositionen erkennt, fügen Sie neue Labels zu class-map hinzu, wie im folgenden Beispiel gezeigt.

  {
  	"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
  	"bounding-box": {
  		"image_size": [{
  			"width": 640,
  			"height": 480,
  			"depth": 3
  		}],
  		"annotations": [{
  			"class_id": 1,
  			"top": 251,
  			"left": 399,
  			"width": 155,
  			"height": 101
  		}, {
  			"class_id": 0,
  			"top": 65,
  			"left": 86,
  			"width": 220,
  			"height": 334
  		}]
  	},
  	"bounding-box-metadata": {
  		"objects": [{
  			"confidence": 1
  		}, {
  			"confidence": 1
  		}],
  		"class-map": {
  			"0": "Echo",
  			"1": "Echo Dot"
  		},
  		"type": "groundtruth/object-detection",
  		"human-annotated": "yes",
  		"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
  		"job-name": "my job"
  	}
  }

  Sie müssen die Klassenzuordnungstabelle den Begrenzungsrahmen-Anmerkungen zuordnen. Weitere Informationen finden Sie unter Objektlokalisierung in Manifestdateien.

Um ERROR _ _ MANIFEST _ TOO MANY _ zu reparieren LABELS (Konsole)

• Entfernen Sie Labels aus dem Datensatz. Weitere Informationen finden Sie unter Labels verwalten. Die Labels werden automatisch aus den Bildern und Begrenzungsrahmen in Ihrem Datensatz entfernt.

Um ERROR _ _ MANIFEST _ TOO MANY _ LABELS (JSONLinie) zu reparieren

• Manifeste mit JSON Linien auf Bildebene — Wenn das Bild eine einzige Bezeichnung hat, entfernen Sie die JSON Linien für Bilder, die die gewünschte Bezeichnung verwenden. Wenn die JSON Linie mehrere Beschriftungen enthält, entfernen Sie nur das JSON Objekt mit der gewünschten Bezeichnung. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen mehrerer Labels auf Bildebene zu einem Bild.

  JSONLinien mit Objektposition — Entfernen Sie den Begrenzungsrahmen und die zugehörigen Labelinformationen für das Etikett, das Sie entfernen möchten. Tun Sie dies für jede JSON Zeile, die das gewünschte Etikett enthält. Sie müssen das Label aus dem class-map-Array und den entsprechenden Objekten im Array annotations und objects entfernen. Weitere Informationen finden Sie unter Objektlokalisierung in Manifestdateien.

Um ERROR _ _ INSUFFICIENT LABEL _ OVERLAP (Konsole) zu reparieren

• Entfernen Sie Labels aus dem Trainingsdatensatz. Alternativ können Sie Ihrem Testdatensatz weitere gebräuchliche Labels hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Labels verwalten. Die Labels werden automatisch aus den Bildern und Begrenzungsrahmen in Ihrem Datensatz entfernt.

Um ERROR _ _ INSUFFICIENT LABEL _ zu korrigieren, OVERLAP indem Beschriftungen aus dem Trainingsdatensatz entfernt werden (JSONZeile)

• Manifeste mit JSON Linien auf Bildebene — Wenn das Bild eine einzige Bezeichnung hat, entfernen Sie die JSON Linie für das Bild, das die gewünschte Bezeichnung verwendet. Wenn die JSON Linie mehrere Beschriftungen enthält, entfernen Sie nur das JSON Objekt mit der gewünschten Bezeichnung. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen mehrerer Labels auf Bildebene zu einem Bild. Tun Sie dies für jede JSON Zeile im Manifest, die das Label enthält, das Sie entfernen möchten.

  Manifeste mit Objektposition JSON Linien — Entfernen Sie den Begrenzungsrahmen und die zugehörigen Labelinformationen für das Label, das Sie entfernen möchten. Tun Sie dies für jede JSON Zeile, die das gewünschte Etikett enthält. Sie müssen das Label aus dem class-map-Array und den entsprechenden Objekten im Array annotations und objects entfernen. Weitere Informationen finden Sie unter Objektlokalisierung in Manifestdateien.

Um ERROR _ _ INSUFFICIENT LABEL _ zu korrigieren, OVERLAP indem Sie dem Testdatensatz (JSONLine) allgemeine Beschriftungen hinzufügen

• Fügen Sie dem Testdatensatz JSON Linien hinzu, die Bilder enthalten, die mit Beschriftungen beschriftet sind, die sich bereits im Trainingsdatensatz befinden. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Manifestdatei.

Um ERROR _ _ MANIFEST _ TOO _ FEW USABLE _ zu reparieren LABELS (Konsole)

1. Überprüfen Sie das Feld use_case in der Manifest-Zusammenfassung.

2. Fügen Sie dem Trainingsdatensatz weitere Labels für den Anwendungsfall (Bildebene oder Objektlokalisierung) hinzu, der dem Wert von use_case entspricht. Weitere Informationen finden Sie unter Labels verwalten. Die Labels werden automatisch aus den Bildern und Begrenzungsrahmen in Ihrem Datensatz entfernt.

Um ERROR _ _ MANIFEST _ TOO _ FEW USABLE _ LABELS (JSONLinie) zu reparieren

1. Überprüfen Sie das Feld use_case in der Manifest-Zusammenfassung.

2. Fügen Sie dem Trainingsdatensatz weitere Labels für den Anwendungsfall (Bildebene oder Objektlokalisierung) hinzu, der dem Wert von use_case entspricht. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Manifestdatei.

Um ERROR _ _ INSUFFICIENT _ USABLE LABEL _ OVERLAP (Konsole) zu korrigieren

• Entfernen Sie Labels aus dem Trainingsdatensatz. Alternativ können Sie Ihrem Testdatensatz weitere gebräuchliche Labels hinzufügen. Weitere Informationen finden Sie unter Labels verwalten. Die Labels werden automatisch aus den Bildern und Begrenzungsrahmen in Ihrem Datensatz entfernt.

Um ERROR _ _ _ INSUFFICIENT USABLE LABEL _ zu korrigieren, OVERLAP indem Beschriftungen aus dem Trainingsdatensatz entfernt werden (JSONZeile)

• Datensätze, die zur Erkennung von Beschriftungen auf Bildebene verwendet werden — Wenn das Bild eine einzige Bezeichnung hat, entfernen Sie die JSON Linie für das Bild, das die gewünschte Bezeichnung verwendet. Wenn die JSON Linie mehrere Beschriftungen enthält, entfernen Sie nur das JSON Objekt mit der gewünschten Bezeichnung. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen mehrerer Labels auf Bildebene zu einem Bild. Tun Sie dies für jede JSON Zeile im Manifest, die das Label enthält, das Sie entfernen möchten.

  Datensätze, die zur Erkennung von Objektpositionen verwendet werden – Entfernen Sie den Begrenzungsrahmen und die zugehörigen Labelinformationen für das Label, das Sie entfernen möchten. Tun Sie dies für jede JSON Zeile, die das gewünschte Label enthält. Sie müssen das Label aus dem class-map-Array und den entsprechenden Objekten im Array annotations und objects entfernen. Weitere Informationen finden Sie unter Objektlokalisierung in Manifestdateien.

Um ERROR _ _ _ INSUFFICIENT USABLE LABEL _ zu korrigieren, OVERLAP indem Sie dem Testdatensatz (JSONLine) allgemeine Beschriftungen hinzufügen

• Fügen Sie dem Testdatensatz JSON Linien hinzu, die Bilder enthalten, die mit Beschriftungen beschriftet sind, die sich bereits im Trainingsdatensatz befinden. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Manifestdatei.

Um _ _ _S3_ zu reparieren ERROR FAILED IMAGES COPY

1. Überprüfen Sie die Berechtigungen Ihrer Bilder.

2. Wenn Sie verwenden AWS KMS, überprüfen Sie die Bucket-Richtlinie. Weitere Informationen finden Sie unter Entschlüsselung von Dateien verschlüsselt mit AWS Key Management Service.

So beheben Sie ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR

• Reduzieren Sie die Anzahl der JSON Zeilen (Bilder) mit Terminalinhaltsfehlern. Weitere Informationen finden Sie unter Endgültige Manifest-Inhaltsfehler.