非ターミナルJSONライン検証エラー

このトピックでは、トレーニング中に Amazon Rekognition Custom Labels によって報告された非ターミナルJSONライン検証エラーを一覧表示します。このエラーはトレーニングとテストの検証マニフェストで報告されます。詳細については、「トレーニングとテストの検証結果マニフェストを理解する」を参照してください。非ターミナルJSONラインエラーを修正するには、トレーニングマニフェストファイルまたはテストマニフェストファイルのJSONラインを更新します。マニフェストから JSON 行を削除することもできますが、削除するとモデルの品質が低下する可能性があります。非ターミナル検証エラーが多い場合は、マニフェストファイルを再作成する方が簡単かもしれません。検証エラーは通常、手動で作成したマニフェストファイルで発生します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。検証エラーを修正する方法については、「トレーニングエラーの修正」を参照してください。一部のエラーは、Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して修正できます。

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

エラーメッセージ

ソース参照キーがありません。

詳細情報

JSON Line source-refフィールドには、イメージの Amazon S3 の場所が表示されます。このエラーは、source-ref キーがないか、スペルが間違っているときに発生します。このエラーは通常、手動で作成したマニフェストファイルで発生します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。

`ERROR_MISSING_SOURCE_REF` を修正するには

source-ref キーが存在し、スペルが正しいことを確認してください。完全な source-ref キーと値は次のようなものです。"source-ref": "s3://bucket/path/image"
JSON 行のまたは source-refキーを更新します。または、マニフェストファイルから JSON 行を削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

エラーメッセージ

ソース参照値の形式が無効です。

詳細情報

source-ref キーは JSON 行にありますが、Amazon S3 パスのスキーマが正しくありません。例えば、パスは S3://.... ではなく https://.... です。通常、ERROR_INVALID_SOURCEREF_FORMAT エラーは手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。

`ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT` を修正するには

スキーマが "source-ref": "s3://bucket/path/image" であることを確認してください。例えば、"source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg" と指定します。
マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して、この ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT を解決することはできません。

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

エラーメッセージ

ラベル属性が見つかりません。

詳細情報

ラベル属性またはラベル属性の -metadata キー名 (あるいはその両方) が無効または存在しません。次の例では、ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES は、bounding-box または bounding-box-metadata キー (または両方) が欠落している場合に発生します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。


{
	"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"
	}
}

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES エラーは通常、手動で作成したマニフェストファイルで発生します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。

`ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` を修正するには

ラベル属性識別子とラベル属性識別子の -metadata キーが存在し、キー名のスペルが正しいことを確認してください。
マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して、ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES を解決することはできません。

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

エラーメッセージ

ラベル属性 {} の形式が無効です。

詳細情報

ラベル属性キーのスキーマがないか、無効です。通常、ERROR_INVALID_LABELATTRIBUTE_FORMAT エラーは手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「」を参照してくださいマニフェストファイルの作成。

`ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT` を修正するには

ラベル属性キーのJSON行セクションが正しいことを確認します。次のオブジェクト位置の例では、image_size および annotations オブジェクトが正しい必要があります。ラベル属性キーには bounding-box という名前が付いています。


	"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
		}]
	},

マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

エラーメッセージ

ラベル属性メタデータの形式が無効です。

詳細情報

ラベル属性メタデータキーのスキーマがないか、または無効です。通常、ERROR_INVALIDLABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT エラーは手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。

`ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT` を修正するには

ラベル属性メタデータキーのJSON行スキーマが次の例のようになります。ラベル属性メタデータキーには bounding-box-metadata という名前が付いています。


	"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"
	}

マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_NO_VALIDLABEL_ATTRIBUTES

エラーメッセージ

有効なラベル属性が見つかりません。

詳細情報

JSON 行に有効なラベル属性が見つかりませんでした。Amazon Rekognition Custom Labels は、ラベル属性とラベル属性識別子の両方をチェックします。ERROR_INVALID_LABELATTRIBUTE_FORMAT エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「」を参照してくださいマニフェストファイルの作成。

JSON サポートされている SageMaker マニフェスト形式で行がない場合、Amazon Rekognition Custom Labels はJSON行を無効としてマークし、ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTESエラーが報告されます。現在、Amazon Rekognition Custom Labels は分類ジョブと境界ボックスの形式をサポートしています。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。

`ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES` を修正するには

ラベル属性キーとラベル属性メタデータJSONのが正しいことを確認します。
マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

エラーメッセージ

1 つ以上の境界ボックスの信頼値がありません。

詳細情報

1 つまたは複数のオブジェクト位置境界ボックスの信頼キーがありません。次の例に示すように、境界ボックスの信頼キーはラベル属性メタデータにあります。通常、ERROR_MISSING_BOUNDINGBOX_CONFIDENCE エラーは手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください。


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

`ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE` を修正するには

ラベル属性の objects 配列に、ラベル属性 annotations 配列のオブジェクトと同じ数の信頼キーが含まれていることを確認してください。
マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_MISSINGCLASS_MAP_ID

エラーメッセージ

1 つ以上のクラス ids がクラスマップにありません。

詳細情報

注釈 (境界ボックス) class_id 内のオブジェクトに、ラベル属性メタデータのクラスマップ (class-map) に一致するエントリがありません。詳細については、「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください。通常、ERROR_MISSING_CLASSMAP_ID エラーは手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。

ERROR_MISSING_CLASS_ID MAPを修正するには

次の例のように、各注釈 (境界ボックス) オブジェクトの class_id 値が class-map 配列内で対応する値を持っていることを確認します。annotations 配列と class_map 配列の要素数は同じでなければなりません。


{
	"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"
	}
}

マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_INVALID_JSON_LINE

エラーメッセージ

JSON 行の形式が無効です。

詳細情報

JSON 行に予期しない文字が見つかりました。JSON 行は、エラー情報のみを含む新しいJSON行に置き換えられます。通常、ERROR_INVALID_ JSONエラーLINEは手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

`ERROR_INVALID_JSON_LINE` を修正するには

マニフェストファイルを開き、ERROR_INVALID_JSON_LINE エラーが発生するJSON行に移動します。
JSON 行に無効な文字が含まれておらず、必須の ;または ,文字が欠落していないことを確認します。
マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

ERROR_INVALID_IMAGE

エラーメッセージ

イメージが無効です。S3 パスやイメージのプロパティを確認してください。

詳細情報

source-ref によって参照されるファイルが、有効なイメージではありません。考えられる原因には、イメージのアスペクト比、イメージのサイズ、イメージ形式などがあります。

詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ」を参照してください。

`ERROR_INVALID_IMAGE` を修正するには

以下をチェックしてください。
- イメージのアスペクト比が 20:1 未満である。
- イメージのサイズが 15 MB を超えている。
- イメージは PNGまたは JPEG形式です。
- source-ref のイメージへのパスが正しい。
- イメージの最小イメージ寸法が 64 ピクセル x 64 ピクセルよりも大きい。
- イメージの最大イメージ寸法が 4096 ピクセル x 4096 ピクセルよりも小さい。
マニフェストファイルのJSON行を更新または削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

エラーメッセージ

イメージの寸法が許容される寸法に適合していません。

詳細情報

source-ref によって参照されるイメージが、許容されるイメージ寸法に適合していません。最小寸法は 64 ピクセルです。最大寸法は 4096 ピクセルです。境界ボックスのあるイメージについて ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION が報告されます。

詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ」を参照してください。

`ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (コンソール) を修正するには

Amazon S3 バケット内のイメージを、Amazon Rekognition Custom Labels が処理できる寸法に更新します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールで、次の操作を行います。
1. 既存の境界ボックスをイメージから削除します。
2. 境界ボックスをイメージに再度追加します。
3. 変更を保存します。
詳細については、「境界ボックスによるオブジェクトのラベル付け」。

を修正するには `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (SDK）

Amazon S3 バケット内のイメージを、Amazon Rekognition Custom Labels が処理できる寸法に更新します。
を呼び出して、イメージの既存のJSON行を取得しますListDatasetEntries。SourceRefContains 入力パラメータには、Amazon S3 の場所とイメージのファイル名を指定します。

を呼び出しUpdateDatasetEntries、イメージのJSON行を指定します。source-ref の値が Amazon S3 バケットのイメージの場所と一致することを確認します。更新されたイメージで必要な境界ボックス寸法に合わせて、境界ボックスの注釈を更新します。


{
	"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

エラーメッセージ

境界ボックスにオフフレーム値があります。

詳細情報

境界ボックス情報は、イメージフレームから外れているか負の値を含むイメージを指定します。

詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ」を参照してください。

`ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX` を修正するには

annotations 配列内の境界ボックスの値を確認してください。


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

マニフェストファイルからJSON行を更新するか、削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

エラーメッセージ

有効な注釈が見つかりません。

詳細情報

JSON 行内の注釈オブジェクトに有効な境界ボックス情報が含まれていません。

`ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS` を修正するには

有効な境界ボックスオブジェクトを含むよう annotations 配列を更新してください。また、ラベル属性メタデータ内の対応する境界ボックス情報 (confidence と class_map) が正しいことを確認してください。詳細については、「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください。


{
	"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"
	}
}

マニフェストファイルからJSON行を更新するか、削除します。

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

エラーメッセージ

境界ボックスの高さと幅が小さすぎます。

詳細情報

境界ボックスの寸法 (高さと幅) は 1 x 1 ピクセルよりも大きくなければなりません。

イメージの寸法のどちらかが 1280 ピクセルを超える場合、Amazon Rekognition Custom Labels はトレーニング中にイメージのサイズを変更します (ソースイメージには影響しません)。変更後の境界ボックスの高さと幅は 1 x 1 ピクセルよりも大きくなければなりません。境界ボックスの場所は、オブジェクトの場所 JSON Line のannotations配列に保存されます。詳細については、「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください


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

エラー情報は注釈オブジェクトに追加されます。

ERROR_BOUNDING__ BOXTOOを修正するにはSMALL

次のいずれかのオプションを選択します。
- 小さすぎる境界ボックスのサイズを大きくします。
- 小さすぎる境界ボックスを削除します。境界ボックスの削除については、「ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES」を参照してください。
- マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

エラーメッセージ

境界ボックスが許容最大数を超えています。

詳細情報

境界ボックスが許容最大数 (50) を超えています。Amazon Rekognition Custom Labels コンソールで余分な境界ボックスを削除するか、 JSON 行から削除できます。

`ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (コンソール) を修正するには。

削除する境界ボックスを決めます。
で Amazon Rekognition コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/rekognition/。
[カスタムラベルを使用] を選択します。
[開始方法] を選択します。
左側のナビゲーションペインで、使用するデータセットを含むプロジェクトを選択します。
[データセット] ページで、使用するデータセットを選択します。
データセットギャラリーページで、[ラベル付けを開始] を選択してラベル付けモードに入ります。
境界ボックスを削除する元のイメージを選択します。
[境界ボックスを描画] を選択します。
描画ツールで、削除する境界ボックスを選択します。
キーボードの Delete キーを押して、境界ボックスを削除します。
必要な数の境界ボックスが削除されるまで、前の 2 つの手順を繰り返します。
[完了] を選択します。
[変更の保存] を選択して、変更を保存します。
[終了] を選択してラベリングモードを終了します。

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (JSON 行) を修正するには。

マニフェストファイルを開き、ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES エラーが発生するJSON行に移動します。

削除する境界ボックスごとに、次のものを削除します。

必要な annotation オブジェクトを annotations 配列から削除します。
ラベル属性メタデータの objects 配列から対応する confidence オブジェクトを削除します。
ラベルが他の境界ボックスで使用されなくなった場合は、class-map からそのラベルを削除します。

次の例を参考にして、削除する項目を特定してください。


{
	"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

警告メッセージ

レコードに注釈が付いていません。

詳細情報

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してデータセットに追加されたイメージにラベルが付けられていませんでした。イメージのJSON行はトレーニングには使用されません。


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

WARNING_UNANNOTATED_ を修正するにはRECORD

Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してイメージにラベルを付けます。手順については、イメージにイメージレベルのラベルを割り当てるを参照してください。

WARNING_NO_ANNOTATIONS

警告メッセージ

注釈が提供されていません。

詳細情報

オブジェクトローカリゼーション形式のJSON行には、人間 () によって注釈が付けられていても、境界ボックス情報は含まれませんhuman-annotated = yes。JSON 行は有効ですが、トレーニングには使用されません。詳細については、「トレーニングとテストの検証結果マニフェストを理解する」を参照してください。


{
    "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."
        } 
    ]
}

WARNING_NO_ を修正するにはANNOTATIONS

次のいずれかのオプションを選択します。
- 境界ボックス (annotations) 情報を JSON 行に追加します。詳細については、「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください。
- マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。

WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

警告メッセージ

属性の注釈が提供されていません。

詳細情報

オブジェクトローカリゼーション形式のJSON行には、人間 () によって注釈が付けられていても、境界ボックスの注釈情報は含まれませんhuman-annotated = yes。annotations 配列が存在しないか、入力されていません。JSON 行は有効ですが、トレーニングには使用されません。詳細については、「トレーニングとテストの検証結果マニフェストを理解する」を参照してください。


{
    "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."
        }
    ]
}

WARNING_NO_ATTRIBUTE_ を修正するにはANNOTATIONS

次のいずれかのオプションを選択します。
- 1 つ以上の境界ボックスannotationオブジェクトを JSON 行に追加します。詳細については、「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください。
- 境界ボックス属性を削除します。
- マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。JSON 行に他の有効な境界ボックス属性が存在する場合は、代わりに無効な境界ボックス属性のみをJSON行から削除できます。

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

警告メッセージ

詳細情報

type フィールドの値が groundtruth/image-classification または groundtruth/object-detection ではありません。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。


{
    "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."
        }
    ]
}

ERROR_UNSUPPORTED__USECASE_ を修正するにはTYPE

以下のオプションのいずれかを選択します。
- 作成するモデルのタイプに応じて、type フィールドの値を groundtruth/image-classification または groundtruth/object-detection に変更します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。
- マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

詳細情報

ラベル名が長すぎます。最大長は 256 文字です。

ERROR_INVALID__LABELNAME_ を修正するにはLENGTH

以下のオプションのいずれかを選択します。
- ラベル名の長さを 256 文字以下に減らします。
- マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

ターミナルマニフェストコンテンツエラー

トレーニング済みモデルの改善

非ターミナルJSONライン検証エラー

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_MISSING_SOURCE_REF を修正するには

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT を修正するには

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES を修正するには

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT を修正するには

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT を修正するには

ERROR_NO_VALIDLABEL_ATTRIBUTES

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES を修正するには

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE を修正するには

ERROR_MISSINGCLASS_MAP_ID

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_MISSING_CLASS_ID MAPを修正するには

ERROR_INVALID_JSON_LINE

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_INVALID_JSON_LINE を修正するには

ERROR_INVALID_IMAGE

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_INVALID_IMAGE を修正するには

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (コンソール) を修正するには

を修正するには ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (SDK）

ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX を修正するには

ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS を修正するには

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_BOUNDING__ BOXTOOを修正するにはSMALL

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

エラーメッセージ

詳細情報

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (コンソール) を修正するには。

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (JSON 行) を修正するには。

WARNING_UNANNOTATED_RECORD

警告メッセージ

詳細情報

WARNING_UNANNOTATED_ を修正するにはRECORD

WARNING_NO_ANNOTATIONS

警告メッセージ

詳細情報

WARNING_NO_ を修正するにはANNOTATIONS

WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

警告メッセージ

詳細情報

WARNING_NO_ATTRIBUTE_ を修正するにはANNOTATIONS

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

警告メッセージ

詳細情報

ERROR_UNSUPPORTED__USECASE_ を修正するにはTYPE

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

`ERROR_MISSING_SOURCE_REF` を修正するには

`ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT` を修正するには

`ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` を修正するには

`ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT` を修正するには

`ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT` を修正するには

`ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES` を修正するには

`ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE` を修正するには

`ERROR_INVALID_JSON_LINE` を修正するには

`ERROR_INVALID_IMAGE` を修正するには

`ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (コンソール) を修正するには

を修正するには `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (SDK）

`ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX` を修正するには

`ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS` を修正するには

`ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (コンソール) を修正するには。