参照: トレーニング結果概要ファイル - Rekognition

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参照: トレーニング結果概要ファイル

トレーニング結果の概要には、モデルの評価に使用できるメトリクスが含まれています。概要ファイルは、コンソールのトレーニング結果ページにメトリクスを表示するためにも使用されます。概要ファイルは、トレーニング後に Amazon S3 バケットに保存されます。概要ファイルを取得するには、DescribeProjectVersion を呼び出します。サンプルコードについては、「概要ファイルと評価マニフェストスナップショットへのアクセス (SDK)」を参照してください。

概要ファイル

概要ファイルのJSON形式は次のとおりです。

EvaluationDetails (セクション 3)

トレーニングタスクに関する概要情報。これには、モデルが属するARNプロジェクトの (ProjectVersionArn)、トレーニングが終了した日時、評価されたモデルのバージョン(EvaluationEndTimestamp)、トレーニング中に検出されたラベルのリスト()が含まれますLabels。 また、トレーニング (NumberOfTrainingImages) と評価 () に使用されるイメージの数も含まれますNumberOfTestingImages

AggregatedEvaluationResults (セクション 1)

AggregatedEvaluationResults をテストデータセットと併用すると、トレーニング済みモデルの全体的なパフォーマンスを評価できます。PrecisionRecallF1Score メトリクスには集計メトリクスが含まれます。オブジェクト検出 (イメージ上のオブジェクトの位置) では、AverageRecall (mAR) と AveragePrecision (mAP) メトリックが返されます。分類 (イメージ内のオブジェクトのタイプ) の場合、混同行列メトリクスが返されます。

LabelEvaluationResults (セクション 2)

labelEvaluationResults を使用して個々のラベルのパフォーマンスを評価できます。ラベルは各ラベルの F1 スコアでソートされます。含まれるメトリクスは PrecisionRecallF1ScoreThreshold (分類に使用) です。

ファイル形式は EvaluationSummary-ProjectName-VersionName.json となります。

{ "Version": "integer", // section-3 "EvaluationDetails": { "ProjectVersionArn": "string", "EvaluationEndTimestamp": "string", "Labels": "[string]", "NumberOfTrainingImages": "int", "NumberOfTestingImages": "int" }, // section-1 "AggregatedEvaluationResults": { "Metrics": { "Precision": "float", "Recall": "float", "F1Score": "float", // The following 2 fields are only applicable to object detection "AveragePrecision": "float", "AverageRecall": "float", // The following field is only applicable to classification "ConfusionMatrix":[ { "GroundTruthLabel": "string", "PredictedLabel": "string", "Value": "float" }, ... ], } }, // section-2 "LabelEvaluationResults": [ { "Label": "string", "NumberOfTestingImages", "int", "Metrics": { "Threshold": "float", "Precision": "float", "Recall": "float", "F1Score": "float" }, }, ... ] }