Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Memahami manifestasi hasil validasi pelatihan dan pengujian

Selama pelatihan, Amazon Rekognition Custom Labels membuat manifes hasil validasi untuk menahan kesalahan Line non-terminal. JSON Manifestasi hasil validasi adalah salinan dari kumpulan data pelatihan dan pengujian dengan informasi kesalahan ditambahkan. Anda dapat mengakses manifes validasi setelah pelatihan selesai. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mendapatkan hasil validasi. Label Kustom Rekognition Amazon juga membuat ringkasan manifes yang menyertakan informasi ikhtisar JSON untuk kesalahan Baris, seperti lokasi kesalahan JSON dan jumlah kesalahan baris. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami ringkasan manifes.

Manifes berisi JSON Garis untuk setiap gambar dalam kumpulan data. Dalam manifes hasil validasi, informasi kesalahan JSON Line ditambahkan ke JSON Garis di mana kesalahan terjadi.

Kesalahan JSON Line adalah kesalahan non-terminal yang terkait dengan satu gambar. Kesalahan validasi non-terminal dapat membatalkan seluruh JSON Line atau hanya sebagian. Misalnya, jika gambar yang direferensikan dalam JSON Garis tidak dalam PNG atau JPG format, ERROR_INVALID_IMAGE kesalahan terjadi dan seluruh JSON Baris dikecualikan dari pelatihan. Pelatihan berlanjut dengan JSON Garis valid lainnya.

Dalam JSON Garis, kesalahan mungkin berarti JSON Garis masih dapat digunakan untuk pelatihan. Misalnya, jika nilai kiri untuk salah satu dari empat kotak pembatas yang terkait dengan label negatif, model masih dilatih menggunakan kotak pembatas valid lainnya. JSONInformasi kesalahan baris dikembalikan untuk kotak pembatas () yang tidak valid. ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX Dalam contoh ini, informasi kesalahan ditambahkan ke annotation objek tempat kesalahan terjadi.

Kesalahan peringatan, sepertiWARNING_TIDAK_ ANNOTATIONS, tidak digunakan untuk pelatihan dan dihitung sebagai JSON baris yang diabaikan (ignored_json_lines) dalam ringkasan manifes. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami ringkasan manifes. Selain itu, JSON Garis yang diabaikan tidak dihitung terhadap ambang kesalahan 20% untuk pelatihan dan pengujian.

Untuk informasi tentang kesalahan validasi data non-terminal tertentu, lihat. Kesalahan Validasi JSON Jalur Non-Terminal

Untuk informasi tentang mengoreksi kesalahan JSON Line, lihatMemperbaiki kesalahan pelatihan.

JSONformat kesalahan baris

Amazon Rekognition Custom Labels menambahkan informasi kesalahan validasi non-terminal ke tingkat gambar dan format pelokalan objek Lines. JSON Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.

Kesalahan Tingkat Gambar

Contoh berikut menunjukkan Error array dalam JSON garis tingkat gambar. Ada dua set kesalahan. Kesalahan yang terkait dengan metadata atribut label (dalam contoh ini, sport-metadata) dan kesalahan yang terkait dengan gambar. Kesalahan termasuk kode kesalahan (kode), pesan kesalahan (pesan). Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengimpor label tingkat gambar dalam file manifes.

{
    "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
        }
    ]
}

Kesalahan pelokalan objek

Contoh berikut menunjukkan array kesalahan dalam objek lokalisasi LineJSON. JSONGaris berisi informasi Errors array untuk bidang di bagian JSON Baris berikut. Setiap Error objek menyertakan kode kesalahan dan pesan kesalahan.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Lokalisasi objek dalam file manifes.

{
    "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
        }
    ] 
 }

Contoh kesalahan JSON baris

JSONBaris pelokalan objek berikut (diformat untuk keterbacaan) menunjukkan kesalahan. ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL Dalam contoh ini, dimensi kotak pembatas (tinggi dan lebar) tidak lebih besar dari 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"
    }
}