Errori di convalida della riga JSON non terminale - Rekognition
ERROR_MISSING_SOURCE_REFERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMATERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTESERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMATERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMATERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTESERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCEERROR_MISSING_CLASS_MAP_IDERROR_INVALID_JSON_LINEERROR_INVALID_IMAGEERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSIONERROR_INVALID_BOUNDING_BOXERROR_NO_VALID_ANNOTATIONSERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALLERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXESWARNING_UNANNOTATED_RECORDAVVERTIMENTO_NO_ANNOTAZIONIWARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONSERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPEERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

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Errori di convalida della riga JSON non terminale

Questo argomento elenca gli errori di convalida della riga JSON non terminale segnalati da Amazon Rekognition Custom Labels durante l’addestramento. Gli errori sono riportati nel manifest di convalida di addestramento e test. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida. È possibile correggere un errore della riga JSON non terminale aggiornandola nel file manifest di addestramento o test. Si può anche rimuovere la riga JSON dal manifest, ma così facendo potrebbe ridursi la qualità del modello. Se sono presenti molti errori di convalida non terminali, potrebbe essere più semplice ricreare il file manifest. In genere, gli errori di convalida si verificano nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto. Per informazioni sulla convalida DNS, consultare Correzione degli errori di addestramento. Alcuni errori possono essere corretti utilizzando la console Amazon Rekognition Custom Labels.

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

Messaggio di errore

Manca la chiave source-ref.

Ulteriori informazioni

Il source-ref campo riga JSON fornisce la posizione Amazon S3 di un'immagine. Questo errore si verifica quando manca la chiave source-ref o è stata digitata in modo errato. In genere, questo errore si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_MISSING_SOURCE_REF

  1. Verificare che la source-ref chiave sia presente e che sia stata scritta correttamente. Una source-ref chiave e un valore completi sono simili ai seguenti. è "source-ref": "s3://bucket/path/image".

  2. Aggiornare la source-ref chiave nella riga JSON. In alternativa, rimuovere la riga JSON dal file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

Messaggio di errore

Il formato del valore source-ref non è valido.

Ulteriori informazioni

La chiave source-ref è presente nella riga JSON, ma lo schema del percorso Amazon S3 non è corretto. Ad esempio, il percorso è https://.... invece di S3://..... In genere, un errore ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

  1. Verificare che lo schema sia "source-ref": "s3://bucket/path/image". Ad esempio "source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg".

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per risolvere questo problema. ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

Messaggio di errore

Nessun attributo di etichetta trovato.

Ulteriori informazioni

L'attributo etichetta o il nome -metadata chiave dell'attributo etichetta (o entrambi) non sono validi o mancano. Nell'esempio seguente, ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES si verifica ogni volta che mancano il tasto bounding-box o bounding-box-metadata (o entrambi). Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

{
	"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"
	}
}

In genere, un errore ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES si verifica in un file manifest creato manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Correggere ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

  1. Verificare che siano presenti le chiavi dell'identificatore dell'attributo dell'etichetta e di quello -metadata e che i nomi delle chiavi siano scritti correttamente.

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per risolvere ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES.

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

Messaggio di errore

Il formato dell'attributo di etichetta {} non è valido.

Ulteriori informazioni

Lo schema per la chiave dell'attributo etichetta manca o non valido. In genere, un errore ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

  1. Verificare che la sezione riga JSON per la chiave dell'attributo etichetta sia corretta. Nel seguente esempio di posizione dell'oggetto, gli oggetti image_size e annotations devono essere corretti. La chiave dell'attributo etichetta è denominata bounding-box.

    	"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
		}]
	},

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

Messaggio di errore

Il formato dell'etichetta attributemetadata non è valido.

Ulteriori informazioni

Lo schema per la chiave dei metadati dell'attributo etichetta manca o non valido. In genere, un errore ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

  1. Verificare che lo schema della riga JSON per la chiave di metadati dell'attributo etichetta sia simile all'esempio seguente. La chiave dei metadati dell'attributo etichetta è denominata bounding-box-metadata.

    	"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"
	}

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES

Messaggio di errore

Non è stato trovato nessun attributo di etichetta valido.

Ulteriori informazioni

Non sono stati trovati attributi di etichetta validi nella riga JSON. Amazon Rekognition Custom Labels controlla sia l'attributo dell'etichetta che l'identificatore dell'attributo dell'etichetta. In genere, un errore ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Se una linea JSON non è in un formato manifest SageMaker AI supportato, Amazon Rekognition Custom Labels contrassegna la linea JSON come non valida e viene segnalato un errore. ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES Attualmente, Amazon Rekognition Custom Labels supporta i formati di classificazione del lavoro e del riquadro di delimitazione. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES

  1. Verificare che il JSON per la chiave dell'attributo dell'etichetta e per i metadati dell'attributo dell'etichetta sia corretto.

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

Messaggio di errore

In uno o più riquadri di delimitazione manca un valore di confidenza.

Ulteriori informazioni

Manca la chiave di confidenza per uno o più riquadri di delimitazione della posizione dell'oggetto. La chiave di confidenza per un riquadro di delimitazione si trova nei metadati degli attributi dell’etichetta, come si vede nell'esempio seguente. In genere, un errore ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

	"bounding-box-metadata": {
		"objects": [{
			"confidence": 1
		}, {
			"confidence": 1
		}],
Per correggere ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

  1. Verificare che l'array objects nell'attributo etichetta contenga lo stesso numero di chiavi di confidenza quanti sono gli oggetti nell'array annotations degli attributi etichetta.

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID

Messaggio di errore

Nella mappa delle classi mancano uno o più ID di classe.

Ulteriori informazioni

La class_id in un oggetto di annotazione (riquadro di delimitazione) non ha una voce corrispondente nella mappa della classe dei metadati dell'attributo etichetta (class-map). Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest. In generale, un errore ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID si verifica nei file manifest creati manualmente.

Per correggere ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID

  1. Verificare che il valore class_id di ogni oggetto di annotazione (riquadro di delimitazione) abbia un valore corrispondente nell'array class-map, come si vede nell'esempio seguente. L'array annotations e class_map devono avere lo stesso numero di elementi.

    {
	"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"
	}
}

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_INVALID_JSON_LINE

Messaggio di errore

La riga JSON ha un formato non valido.

Ulteriori informazioni

È stato trovato un carattere inaspettato nella riga JSON. Si sostituisce la riga JSON con una nuova che contiene solo le informazioni sull'errore. In genere, un errore ERROR_INVALID_JSON_LINE si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

Per correggere ERROR_INVALID_JSON_LINE

  1. Aprire il file manifest e andare alla riga JSON in cui si verifica l'errore ERROR_INVALID_JSON_LINE.

  2. Verificare che la riga JSON non contenga caratteri invalidi e che non manchino caratteri obbligatori ; o ,.

  3. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

ERROR_INVALID_IMAGE

Messaggio di errore

L'immagine non è valida. Controllare il percorso S3 e/o le proprietà dell'immagine.

Ulteriori informazioni

Il file source-ref di riferimento non è un'immagine valida. Le potenziali cause includono le proporzioni, le dimensioni e il formato dell'immagine.

Per ulteriori informazioni, consulta Linee guida e quote in Riferimenti generali di Amazon Rekognition Custom Labels.

Correggere ERROR_INVALID_IMAGE

  1. Verificare quanto segue:

    • Le proporzioni dell'immagine sono inferiori a 20:1.

    • Le dimensioni dell'immagine sono superiori a 15 MB

    • L'immagine è in formato PNG o JPEG.

    • Il percorso dell'immagine in source-ref è corretto.

    • La dimensione minima dell'immagine è maggiore di 64x64 pixel.

    • La dimensione massima dell'immagine è inferiore a 4096x4096 pixel.

  2. Aggiornare o rimuovere la riga JSON nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

Messaggio di errore

La(e) dimensione(i) dell'immagine non è conforme alle dimensioni consentite.

Ulteriori informazioni

L'immagine source-ref di riferimento non è conforme alle dimensioni consentite per l'immagine. La dimensione minima è di 64 pixel. La dimensione massima è di 4096 pixel. ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSIONviene riportato per le immagini con riquadri di delimitazione.

Per ulteriori informazioni, consulta Linee guida e quote in Riferimenti generali di Amazon Rekognition Custom Labels.

Per correggere ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (Console)

  1. Aggiornare l'immagine nel bucket Amazon S3 con le dimensioni che Amazon Rekognition Custom Labels può elaborare.

  2. Nella console Amazon Rekognition Custom Labels procedere come segue:

    1. Rimuovere i riquadri di delimitazione esistenti dall'immagine.

    2. Aggiungere nuovamente i riquadri di delimitazione all'immagine.

    3. Salvare le modifiche.

    Per ulteriori informazioni, consultare Etichettatura degli oggetti con riquadri di delimitazione.

Per correggere ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (SDK)

  1. Aggiornare l'immagine nel bucket Amazon S3 con le dimensioni che Amazon Rekognition Custom Labels può elaborare.

  2. Ottieni la linea JSON esistente per l'immagine chiamando. ListDatasetEntries Per il parametro di input SourceRefContains, specificare la posizione Amazon S3 e il nome file dell'immagine.

  3. Chiama UpdateDatasetEntriese fornisci la linea JSON per l'immagine. Assicurarsi che il valore di source-ref corrisponda alla posizione dell'immagine nel bucket Amazon S3. Aggiornare le annotazioni del riquadro di delimitazione in modo che corrispondano alle dimensioni del riquadro di delimitazione necessarie per l'immagine aggiornata.

    {
	"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": "2013-11-18T02:53:27",
		"job-name": "my job"
	}
}

ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

Messaggio di errore

Il riquadro di delimitazione ha valori fuori frame.

Ulteriori informazioni

Le informazioni del riquadro di delimitazione specificano un'immagine che è fuori dal frame dell'immagine o contiene valori negativi.

Per ulteriori informazioni, consulta Linee guida e quote in Riferimenti generali di Amazon Rekognition Custom Labels.

Per correggere ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

  1. Controllare i valori dei riquadri di delimitazione nell'annotationsarray. 

    	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [{
			"class_id": 1,
			"top": 251,
			"left": 399,
			"width": 155,
			"height": 101
		}]
	},

  2. Aggiornare o, in alternativa, rimuovere la linea JSON dal file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

Messaggio di errore

Nessuna annotazione valida trovata.

Ulteriori informazioni

Nessuno degli oggetti di annotazione nella riga JSON contiene informazioni valide sul riquadro di delimitazione.

Per correggere ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

  1. Aggiornare l'array annotations per includere oggetti validi nel riquadro di delimitazione. Inoltre, verificare che le informazioni del riquadro di delimitazione corrispondenti (confidence e class_map) nei metadati degli attributi dell'etichetta siano corrette. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

    {
	"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [
		   {              
			"class_id": 1,    #annotation object
			"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  object
		}, 
        {
			"confidence": 1
		}],
		"class-map": {  
			"0": "Echo",    #label 
			"1": "Echo Dot"
		},
		"type": "groundtruth/object-detection",
		"human-annotated": "yes",
		"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
		"job-name": "my job"
	}
}

  2. Aggiornare o, in alternativa, rimuovere la linea JSON dal file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

Messaggio di errore

L'altezza e la larghezza del riquadro di delimitazione sono troppo piccole.

Ulteriori informazioni

Le dimensioni del riquadro di delimitazione (altezza e larghezza) devono essere maggiori di 1x1 pixel.

Durante l’addestramento, Amazon Rekognition Custom Labels ridimensiona un'immagine se una delle dimensioni è superiore a 1280 pixel (le immagini di origine non sono interessate). L'altezza e la larghezza del riquadro di delimitazione risultanti devono essere superiori a 1x1 pixel. La posizione di un riquadro di delimitazione viene memorizzata nell'array annotations della posizione di un oggetto nella riga JSON. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest 

	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [{
			"class_id": 1,
			"top": 251,
			"left": 399,
			"width": 155,
			"height": 101
		}]
	},

Le informazioni sull'errore vengono aggiunte all'oggetto di annotazione.

Per correggere ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

  • Selezionare una delle seguenti opzioni.

    • Aumentare le dimensioni dei riquadri di delimitazione troppo piccoli.

    • Rimuovere i riquadri di delimitazione troppo piccoli. Per informazioni sulla rimozione di un riquadro di selezione, consultare ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES.

    • Rimuovere l'immagine (riga JSON) dal manifest.

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

Messaggio di errore

Il numero di riquadri di delimitazione è superiore al numero massimo consentito.

Ulteriori informazioni

Il numero di riquadri di delimitazione è superiore al limite consentito (50). Si possono rimuovere i riquadri di delimitazione in eccesso nella console Amazon Rekognition Custom Labels oppure dalla riga JSON.

Per correggere ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (Console).

  1. Decidere quali riquadri di delimitazione rimuovere.

  2. Apri la console Amazon Rekognition all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/rekognition/

  3. Scegli Usa etichette personalizzate.

  4. Scegli Avvia.

  5. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegliere il progetto che contiene il set di dati da utilizzare.

  6. Nella sezione Set di dati scegliere il dataset da utilizzare.

  7. Nella pagina della galleria del set di dati, scegliere Start labeling (Avvia etichettatura) per accedere alla modalità di etichettatura.

  8. Selezionare l'immagine da cui si desidera rimuovere i riquadri di delimitazione.

  9. Scegliere Disegnare riquadro di delimitazione.

  10. Nello strumento di disegno, scegliere il riquadro di delimitazione che si desidera eliminare.

  11. Premere il tasto di cancellazione sulla tastiera per eliminare il riquadro di delimitazione.

  12. Ripetere i 2 passaggi precedenti finché non si eliminerà un numero sufficiente di riquadri di delimitazione.

  13. Seleziona Done (Fatto).

  14. Per salvare le modifiche, scegliere Salva modifiche.

  15. Scegliere Esci per uscire dalla modalità di etichettatura.

Per correggere ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (riga JSON).

  1. Aprire il file manifest e andare alla riga JSON in cui si verifica l'errore ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES.

  2. Rimuovere quanto segue per ogni riquadro di delimitazione che si desidera rimuovere.

    • Rimuove l'oggetto annotation richiesto dall'array annotations.

    • Rimuove l'oggetto confidence corrispondente dall'array objects nei metadati dell'attributo etichetta.

    • Se non è più utilizzato da altri riquadri di delimitazione, rimuovere l'etichetta da class-map.

    Seguire l'esempio seguente per identificare gli elementi da rimuovere.

    {
	"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [
		   {              
			"class_id": 1,    #annotation object
			"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  object
		}, 
        {
			"confidence": 1
		}],
		"class-map": {  
			"0": "Echo",    #label 
			"1": "Echo Dot"
		},
		"type": "groundtruth/object-detection",
		"human-annotated": "yes",
		"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
		"job-name": "my job"
	}
}

WARNING_UNANNOTATED_RECORD

Messaggio di avviso

Il record non è annotato.

Ulteriori informazioni

Un'immagine aggiunta a un set di dati utilizzando la console Amazon Rekognition Custom Labels non è stata etichettata. La riga JSON per l'immagine non viene utilizzata per l’addestramento. 

{
    "source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
    "warnings": [
        {
            "code": "WARNING_UNANNOTATED_RECORD",
            "message": "Record is unannotated."
        } 
    ]
}
Per correggere WARNING_UNANNOTATED_RECORD

AVVERTIMENTO_NO_ANNOTAZIONI

Messaggio di avviso

Nessuna annotazione fornita.

Ulteriori informazioni

Una riga JSON in formato Object Localization (Localizzazione Oggetto) non contiene informazioni sul riquadro di delimitazione, nonostante sia stata annotata da un essere umano (human-annotated = yes). La riga JSON è valida, ma non viene utilizzata per l’addestramento. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida. 

{
    "source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
    "bounding-box": {
        "image_size": [
            {
                "width": 640,
                "height": 480,
                "depth": 3
            }
        ],
        "annotations": [
           
        ],
        "warnings": [
            {
                "code": "WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS",
                "message": "No attribute annotations were found."
            }
        ]
    },
    "bounding-box-metadata": {
        "objects": [
           
        ],
        "class-map": {
           
        },
        "type": "groundtruth/object-detection",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2013-11-18 02:53:27",
        "job-name": "my job"
    },
    "warnings": [
        {
            "code": "WARNING_NO_ANNOTATIONS",
            "message": "No annotations were found."
        } 
    ]
}
Per correggere WARNING_NO_ANNOTATIONS

  • Selezionare una delle seguenti opzioni.

    • Aggiungere le informazioni del riquadro di delimitazione (annotations) alla riga JSON. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

    • Rimuovere l'immagine (riga JSON) dal manifest.

WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

Messaggio di avviso

Nessuna annotazione di attributo fornita.

Ulteriori informazioni

Una riga JSON in formato Object Localization (Localizzazione Oggetto) non contiene informazione sulle annotazioni del riquadro di delimitazione, nonostante sia stata annotata da un essere umano (human-annotated = yes). L'array annotations non è presente o non è compilato. La riga JSON è valida, ma non viene utilizzata per l’addestramento. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida. 

{
    "source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
    "bounding-box": {
        "image_size": [
            {
                "width": 640,
                "height": 480,
                "depth": 3
            }
        ],
        "annotations": [
           
        ],
        "warnings": [
            {
                "code": "WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS",
                "message": "No attribute annotations were found."
            }
        ]
    },
    "bounding-box-metadata": {
        "objects": [
           
        ],
        "class-map": {
           
        },
        "type": "groundtruth/object-detection",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2013-11-18 02:53:27",
        "job-name": "my job"
    },
    "warnings": [
        {
            "code": "WARNING_NO_ANNOTATIONS",
            "message": "No annotations were found."
        }
    ]
}
Per correggere WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

  • Selezionare una delle seguenti opzioni.

    • Aggiungere uno o più oggetti annotation del riquadro di delimitazione alla riga JSON. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

    • Rimuovere l'attributo riquadro di delimitazione.

    • Rimuovere l'immagine (riga JSON) dal manifest. Se nella riga JSON sono presenti altri attributi di riquadro di delimitazione validi, si può invece rimuovere solo l'attributo riquadro di delimitazione non valido dalla riga JSON.

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

Messaggio di avviso

Ulteriori informazioni

Il valore del campo type non è groundtruth/image-classification o groundtruth/object-detection. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto. 

{
    "source-ref": "s3://bucket/test_normal_8.jpg",
    "BB": {
        "annotations": [
            {
                "left": 1768,
                "top": 1007,
                "width": 448,
                "height": 295,
                "class_id": 0
            },
            {
                "left": 1794,
                "top": 1306,
                "width": 432,
                "height": 411,
                "class_id": 1
            },
            {
                "left": 2568,
                "top": 1346,
                "width": 710,
                "height": 305,
                "class_id": 2
            },
            {
                "left": 2571,
                "top": 1020,
                "width": 644,
                "height": 312,
                "class_id": 3
            }
        ],
        "image_size": [
            {
                "width": 4000,
                "height": 2667,
                "depth": 3
            }
        ]
    },
    "BB-metadata": {
        "job-name": "labeling-job/BB",
        "class-map": {
            "0": "comparator",
            "1": "pot_resistor",
            "2": "ir_phototransistor",
            "3": "ir_led"
        },
        "human-annotated": "yes",
        "objects": [
            {
                "confidence": 1
            },
            {
                "confidence": 1
            },
            {
                "confidence": 1
            },
            {
                "confidence": 1
            }
        ],
        "creation-date": "2021-06-22T09:58:34.811Z",
        "type": "groundtruth/wrongtype",
        "cl-errors": [
            {
                "code": "ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE",
                "message": "The use case type of the BB-metadata label attribute metadata is unsupported. Check the type field."
            }
        ]
    },
    "cl-metadata": {
        "is_labeled": true
    },
    "cl-errors": [
        {
            "code": "ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES",
            "message": "No valid label attributes found."
        }
    ]
}
Per correggere ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

  • Selezionare una delle seguenti opzioni:

    • Modificare il valore del type campo in groundtruth/image-classification ogroundtruth/object-detection, a seconda del tipo di modello che si desidera creare. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

    • Rimuovere l'immagine (riga JSON) dal manifest.

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

Ulteriori informazioni

La lunghezza del nome di un'etichetta è troppo lunga. La lunghezza massima è 256 caratteri.

Per correggere ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

  • Selezionare una delle seguenti opzioni:

    • Ridurre la lunghezza del nome dell'etichetta a 256 caratteri o meno.

    • Rimuovere l'immagine (riga JSON) dal manifest.