Erreurs définitives de contenu de manifeste

Pour corriger l’erreur ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_IN_MANIFEST

1. Vérifiez le manifeste pour détecter les erreurs de ligne JSON. Pour plus d’informations, consultez Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests.

2. Corrigez les lignes JSON présentant des erreurs. Pour plus d’informations, consultez Erreurs non définitives de validation de ligne JSON.

Pour corriger l’erreur ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS

• Assurez-vous que toutes vos images se trouvent dans le même compartiment Amazon S3 et que la valeur source-ref de chaque ligne JSON fait référence au compartiment dans lequel vos images sont stockées. Autrement, vous pouvez aussi choisir un compartiment Amazon S3 préféré, et supprimer les lignes JSON où source-ref ne fait pas référence à ce dernier.

Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET

• Vérifiez les autorisations du compartiment contenant les images. La valeur source-ref d’une image contient l’emplacement du compartiment.

Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_IMAGES_S3_BUCKET_OWNER

1. Choisissez le propriétaire souhaité des compartiments d’entraînement, de test, de sortie et d’images. Celui-ci doit être autorisé à utiliser la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.

2. Pour chaque compartiment n’appartenant pas actuellement au propriétaire souhaité, créez un compartiment Amazon S3 appartenant au propriétaire préféré.

3. Copiez le contenu de l’ancien compartiment dans le nouveau compartiment. Pour plus d’informations, consultez Comment copier tous les objets d’un compartiment Amazon S3 vers un autre ?.

Pour corriger l’erreur ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT

• Ajoutez d’autres images étiquetées à votre jeu de données d’entraînement. Il est possible d’ajouter des images dans la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition en ajoutant des images au jeu de données d’entraînement, ou des lignes JSON au manifeste d’entraînement. Pour plus d’informations, consultez Gestion des jeux de données.

Pour corriger l’erreur ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS (Console)

1. Ajoutez de nouvelles étiquettes au jeu de données. Pour plus d’informations, consultez Gestion des étiquettes.

2. Ajoutez les nouvelles étiquettes aux images du jeu de données. Si votre modèle détecte des étiquettes de niveau image, consultez Attribution d’étiquettes au niveau de l’image à une image. Si votre modèle détecte les emplacements d’objets, consultez Étiquetage des objets à l’aide de cadres de délimitation.

Pour corriger l’erreur ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS (Ligne JSON)

• Ajoutez des lignes JSON pour les nouvelles images comportant de nouvelles étiquettes. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste. Quand votre modèle détecte des étiquettes de niveau image, vous ajoutez de nouveaux noms d’étiquettes au champ class-name. Par exemple, l’étiquette de l’image suivante est Sunrise.

  {
      "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"
      }
  }

  Si votre modèle détecte les emplacements d’objets, ajoutez de nouvelles étiquettes à class-map, comme illustré dans l’exemple suivant.

  {
  	"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"
  	}
  }

  Vous devez mapper la table de la carte des classes aux annotations des cadres de délimitation. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.

Pour corriger l’erreur ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS (Console)

• Supprimez des étiquettes du jeu de données. Pour plus d’informations, consultez Gestion des étiquettes. Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.

Pour corriger l’erreur ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS (Ligne JSON)

• Manifestes avec lignes JSON au niveau de l’image : si l’image possède une seule étiquette, supprimez les lignes JSON des images utilisant l’étiquette souhaitée. Si la ligne JSON contient plusieurs étiquettes, supprimez uniquement l’objet JSON correspondant à l’étiquette souhaitée. Pour plus d’informations, consultez Ajout de plusieurs étiquettes au niveau de l’image à une image.

  Manifestes avec lignes JSON d’emplacement d’objets : supprimez le cadre de délimitation et les informations associées à l’étiquette que vous souhaitez supprimer. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON contenant l’étiquette souhaitée. Vous devez supprimer l’étiquette du tableau class-map et les objets correspondants dans le tableau objects et annotations. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.

Pour corriger l’erreur ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP (Console)

• Supprimez les étiquettes du jeu de données d’entraînement. Autrement, vous pouvez aussi ajouter des étiquettes plus courantes à votre jeu de données de test. Pour plus d’informations, consultez Gestion des étiquettes. Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.

Pour corriger l’erreur ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP en supprimant les étiquettes du jeu de données d’entraînement (Ligne JSON)

• Manifestes avec lignes JSON de niveau image : si l’image possède une seule étiquette, supprimez la ligne JSON de l’image utilisant l’étiquette souhaitée. Si la ligne JSON contient plusieurs étiquettes, supprimez uniquement l’objet JSON correspondant à l’étiquette souhaitée. Pour plus d’informations, consultez Ajout de plusieurs étiquettes au niveau de l’image à une image. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON du manifeste contenant l’étiquette que vous souhaitez supprimer.

  Manifestes avec lignes JSON d’emplacement d’objets : supprimez le cadre de délimitation et les informations associées à l’étiquette que vous souhaitez supprimer. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON contenant l’étiquette souhaitée. Vous devez supprimer l’étiquette du tableau class-map et les objets correspondants dans le tableau objects et annotations. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.

Pour corriger l’erreur ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP en ajoutant des étiquettes communes au jeu de données de test (Ligne JSON)

• Ajoutez au jeu de données de test des lignes JSON incluant des images étiquetées avec des étiquettes déjà présentes dans le jeu de données d’entraînement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS (Console)

1. Vérifiez le champ use_case dans le récapitulatif du manifeste.

2. Ajoutez d’autres étiquettes au jeu de données d’entraînement pour le cas d’utilisation (niveau image ou localisation d’objet) correspondant à la valeur de use_case. Pour plus d’informations, consultez Gestion des étiquettes. Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.

Pour corriger l’erreur ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS (Ligne JSON)

1. Vérifiez le champ use_case dans le récapitulatif du manifeste.

2. Ajoutez d’autres étiquettes au jeu de données d’entraînement pour le cas d’utilisation (niveau image ou localisation d’objet) correspondant à la valeur de use_case. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP (Console)

• Supprimez les étiquettes du jeu de données d’entraînement. Autrement, vous pouvez aussi ajouter des étiquettes plus courantes à votre jeu de données de test. Pour plus d’informations, consultez Gestion des étiquettes. Les étiquettes sont automatiquement supprimées des images et des cadres de délimitation du jeu de données.

Pour corriger l’erreur ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP en supprimant les étiquettes du jeu de données d’entraînement (Ligne JSON)

• Jeux de données utilisés pour détecter les étiquettes de niveau image : si l’image possède une seule étiquette, supprimez la ligne JSON de l’image qui utilise l’étiquette souhaitée. Si la ligne JSON contient plusieurs étiquettes, supprimez uniquement l’objet JSON correspondant à l’étiquette souhaitée. Pour plus d’informations, consultez Ajout de plusieurs étiquettes au niveau de l’image à une image. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON du manifeste contenant l’étiquette que vous souhaitez supprimer.

  Jeux de données utilisés pour détecter les emplacements d’objets : supprimez le cadre de délimitation et les informations associées à l’étiquette que vous souhaitez supprimer. Procédez ainsi pour chaque ligne JSON contenant l’étiquette souhaitée. Vous devez supprimer l’étiquette du tableau class-map et les objets correspondants dans le tableau objects et annotations. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.

Pour corriger l’erreur ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP en ajoutant des étiquettes communes au jeu de données de test (Ligne JSON)

• Ajoutez au jeu de données de test des lignes JSON incluant des images étiquetées avec des étiquettes déjà présentes dans le jeu de données d’entraînement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur ERROR_FAILED_IMAGES_S3_COPY

1. Vérifiez les autorisations associées à vos images.

2. Si vous en utilisez AWS KMS, vérifiez la politique relative aux compartiments. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Déchiffrer des fichiers chiffrés avec AWS Key Management Service.

Pour corriger l’erreur ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR

• Réduisez le nombre de lignes JSON (images) présentant des erreurs définitives de contenu. Pour plus d’informations, consultez Erreurs définitives de contenu de manifeste.