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Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests

Pendant la formation, Amazon Rekognition Custom Labels crée des manifestes de résultats de validation pour contenir les erreurs de ligne non terminales. JSON Les manifestes de résultats de validation sont des copies des jeux de données d’entraînement et de test comportant les informations sur les erreurs. Vous pouvez accéder aux manifestes de validation une fois l’entraînement terminé. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Obtention des résultats de validation. Les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition créent également un résumé du manifeste qui inclut des JSON informations générales sur les erreurs de ligne, telles que la localisation des erreurs et le nombre d'JSONerreurs de ligne. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Présentation du récapitulatif du manifeste.

Un manifeste contient des JSON lignes pour chaque image du jeu de données. Dans les manifestes des résultats de validation, les informations relatives aux erreurs de JSON ligne sont ajoutées aux JSON lignes où des erreurs se produisent.

Une erreur JSON de ligne est une erreur non terminale liée à une seule image. Une erreur de validation non terminale peut invalider la totalité ou une partie de la JSON ligne. Par exemple, si l'image référencée dans une JSON ligne n'est pas au JPG format PNG ou n'est pas formatée, une ERROR_INVALID_IMAGE erreur se produit et la JSON ligne entière est exclue de l'entraînement. La formation se poursuit avec d'autres JSON lignes valides.

Au sein d'une JSON ligne, une erreur peut signifier que la JSON ligne peut toujours être utilisée pour l'entraînement. Par exemple, si la valeur de gauche de l’un des quatre cadres de délimitation associés à une étiquette est négative, le modèle est toujours entraîné à l’aide des autres cadres de délimitation valides. JSONDes informations d'erreur de ligne sont renvoyées pour le cadre de sélection non valide (ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX). Dans cet exemple, les informations d’erreur sont ajoutées à l’objet annotation où l’erreur se produit.

Les erreurs d'avertissement, telles queWARNING_NON_ ANNOTATIONS, ne sont pas utilisées pour l'entraînement et sont considérées comme JSON des lignes ignorées (ignored_json_lines) dans le résumé du manifeste. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Présentation du récapitulatif du manifeste. De plus, JSON les lignes ignorées ne sont pas prises en compte dans le calcul du seuil d'erreur de 20 % pour l'entraînement et les tests.

Pour plus d’informations sur les erreurs non définitives spécifiques à la validation des données, consultez Erreurs de validation de JSON lignes non terminales.

Pour plus d'informations sur la correction des erreurs JSON de ligne, consultezCorrection des erreurs d’entraînement.

JSONformat d'erreur de ligne

Les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition ajoutent des informations d'erreur de validation non terminales au niveau de l'image et au format de localisation des objets Lines. JSON Pour de plus amples informations, veuillez consulter Création d’un fichier manifeste.

Erreurs de niveau image

L'exemple suivant montre les Error tableaux d'une JSON ligne au niveau de l'image. Il existe deux types d’erreurs. Erreurs liées aux métadonnées des attributs d’étiquette (dans cet exemple, sport-metadata) et erreurs liées à l’image. Une erreur inclut un code d’erreur (code), un message d’erreur (message). Pour plus d’informations, consultez Importation d'étiquettes au niveau de l'image dans des fichiers manifestes.

{
    "source-ref": String,
    "sport": Number,
    "sport-metadata": {
        "class-name": String,
        "confidence": Float,
        "type": String,
        "job-name": String,
        "human-annotated": String,
        "creation-date": String,
        "errors": [
            {
                "code": String, # error codes for label
                "message": String # Description and additional contextual details of the error
            }
        ] 
    },
    "errors": [
        {
            "code": String, # error codes for image
            "message": String # Description and additional contextual details of the error
        }
    ]
}

Erreurs de localisation d’objet

L'exemple suivant montre les tableaux d'erreurs dans une JSON ligne de localisation d'objets. La JSON ligne contient un Errors tableau d'informations pour les champs des sections de JSON ligne suivantes. Chaque objet Error inclut le code d’erreur et le message d’erreur.

Pour de plus amples informations, veuillez consulter Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.

{
    "source-ref": String,
    "bounding-box": {
        "image_size": [
            {
                "width": Int,
                "height": Int,
                "depth":Int,
            }
        ],
        "annotations": [
            {
                "class_id": Int,
                "left": Int,
                "top": Int,
                "width": Int,
                "height": Int,
                "errors": [   # annotation field errors
                    {
                        "code": String, # annotation field error code
                        "message": String # Description and additional contextual details of the error
                    }
                ]
            }
        ],
        "errors": [ #label attribute field errors
            {
                "code": String, # error code
                "message": String # Description and additional contextual details of the error
            }
        ] 
    },
    "bounding-box-metadata": {
        "objects": [
            {
                "confidence": Float
            }
        ],
        "class-map": {
            String: String
        }, 
        "type": String,
        "human-annotated": String,
        "creation-date": String,
        "job-name": String,
        "errors": [  #metadata field errors
            {
                "code": String, # error code
                "message": String # Description and additional contextual details of the error
            }
        ] 
    },
   "errors": [  # image errors
        {
            "code": String, # error code
            "message": String # Description and additional contextual details of the error
        }
    ] 
 }

Exemple d'erreur JSON de ligne

La JSON ligne de localisation d'objets suivante (formatée pour plus de lisibilité) indique une ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL erreur. Dans cet exemple, les dimensions du cadre de délimitation (hauteur et largeur) ne sont pas supérieures à 1 x 1.

{
    "source-ref": "s3://bucket/Manifests/images/199940-1791.jpg",
    "bounding-box": {
        "image_size": [
            {
                "width": 3000,
                "height": 3000,
                "depth": 3
            }
        ],
        "annotations": [
            {
                "class_id": 1,
                "top": 0,
                "left": 0,
                "width": 1,
                "height": 1, 
                "errors": [
                    {
                        "code": "ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL",
                        "message": "The height and width of the bounding box is too small."
                    }
                ]
            },
            {
                "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": "2019-11-20T02:57:28.288286",
        "job-name": "my job"
    }
}