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평가 매니페스트 스냅샷 해석
평가 매니페스트 스냅샷에는 테스트 결과에 대한 세부 정보가 포함됩니다. 스냅샷에는 각 예측에 대한 신뢰도가 포함됩니다. 또한 영상의 실제 분류(참 긍정, 참 부정, 거짓 긍정 또는 거짓 부정)와 비교한 예측의 분류도 포함됩니다.
테스트 및 훈련에 사용할 수 있는 이미지만 포함되므로 파일은 스냅샷입니다. 잘못된 형식의 이미지와 같이 검증할 수 없는 이미지는 매니페스트에 포함되지 않습니다. DescribeProjectVersions에서 반환된 TestingDataResult 객체에서 테스트 스냅샷 위치에 액세스할 수 있습니다. DescribeProjectVersions에서 반환된 TrainingDataResult 객체에서 훈련 스냅샷 위치에 액세스할 수 있습니다.
스냅샷은 탐지의 이진 분류 결과와 같은 추가 정보를 제공하기 위해 필드가 추가된 SageMaker Ground Truth 매니페스트 출력 형식입니다. 다음 스니펫은 추가 필드를 보여줍니다.
"rekognition-custom-labels-evaluation-details": { "version": 1, "is-true-positive": true, "is-true-negative": false, "is-false-positive": false, "is-false-negative": false, "is-present-in-ground-truth": true "ground-truth-labelling-jobs": ["rekognition-custom-labels-training-job"] }
버전: 매니페스트 스냅샷에 있는
rekognition-custom-labels-evaluation-details필드 형식의 버전입니다.is-true-positive... : 신뢰도 점수가 레이블의 최소 임계값에 비해서 어떤지를 기반으로 한 예측의 바이너리 분류입니다.
is-present-in-ground-true — 모형을 통해 예측한 내용이 학습에 사용된 실측 정보에 포함되어 있으면 참이고, 그렇지 않으면 거짓입니다. 이 값은 신뢰 점수가 모델에서 계산한 최소 임계값을 초과하는지 여부를 기반으로 하지 않습니다.
ground-truth-labeling-jobs— 매니페스트 라인의 훈련에 사용되는 그라운드 트루스 필드 목록.
SageMaker Ground Truth 매니페스트 형식에 대한 자세한 내용은 출력을 참조하십시오.
다음은 이미지 분류 및 객체 감지에 대한 지표를 보여주는 테스트 매니페스트 스냅샷의 예입니다.
// For image classification { "source-ref": "s3://test-bucket/dataset/beckham.jpeg", "rekognition-custom-labels-training-0": 1, "rekognition-custom-labels-training-0-metadata": { "confidence": 1.0, "job-name": "rekognition-custom-labels-training-job", "class-name": "Football", "human-annotated": "yes", "creation-date": "2019-09-06T00:07:25.488243", "type": "groundtruth/image-classification" }, "rekognition-custom-labels-evaluation-0": 1, "rekognition-custom-labels-evaluation-0-metadata": { "confidence": 0.95, "job-name": "rekognition-custom-labels-evaluation-job", "class-name": "Football", "human-annotated": "no", "creation-date": "2019-09-06T00:07:25.488243", "type": "groundtruth/image-classification", "rekognition-custom-labels-evaluation-details": { "version": 1, "ground-truth-labelling-jobs": ["rekognition-custom-labels-training-job"], "is-true-positive": true, "is-true-negative": false, "is-false-positive": false, "is-false-negative": false, "is-present-in-ground-truth": true } } } // For object detection { "source-ref": "s3://test-bucket/dataset/beckham.jpeg", "rekognition-custom-labels-training-0": { "annotations": [ { "class_id": 0, "width": 39, "top": 409, "height": 63, "left": 712 }, ... ], "image_size": [ { "width": 1024, "depth": 3, "height": 768 } ] }, "rekognition-custom-labels-training-0-metadata": { "job-name": "rekognition-custom-labels-training-job", "class-map": { "0": "Cap", ... }, "human-annotated": "yes", "objects": [ { "confidence": 1.0 }, ... ], "creation-date": "2019-10-21T22:02:18.432644", "type": "groundtruth/object-detection" }, "rekognition-custom-labels-evaluation": { "annotations": [ { "class_id": 0, "width": 39, "top": 409, "height": 63, "left": 712 }, ... ], "image_size": [ { "width": 1024, "depth": 3, "height": 768 } ] }, "rekognition-custom-labels-evaluation-metadata": { "confidence": 0.95, "job-name": "rekognition-custom-labels-evaluation-job", "class-map": { "0": "Cap", ... }, "human-annotated": "no", "objects": [ { "confidence": 0.95, "rekognition-custom-labels-evaluation-details": { "version": 1, "ground-truth-labelling-jobs": ["rekognition-custom-labels-training-job"], "is-true-positive": true, "is-true-negative": false, "is-false-positive": false, "is-false-negative": false, "is-present-in-ground-truth": true } }, ... ], "creation-date": "2019-10-21T22:02:18.432644", "type": "groundtruth/object-detection" } }
