검증 결과 가져오기 - Rekognition
검증 결과 가져오기(콘솔)검증 결과 가져오기(SDK)

검증 결과 가져오기

검증 결과에는 터미널 매니페스트 콘텐츠 오류 목록 및 비터미널 JSON 라인 검증 오류 목록에 대한 오류 정보가 포함됩니다. 세 개의 검증 결과 파일이 있습니다.

  • training_manifest_with_validation.json: JSON 라인 오류 정보가 추가된 훈련 데이터 세트 매니페스트 파일의 복사본입니다.

  • testing_manifest_with_validation.json: JSON 라인 오류 정보가 추가된 테스트 데이터 세트 매니페스트 파일의 복사본입니다.

  • manifest_summary.json: 훈련 및 테스트 데이터 세트에서 발견된 매니페스트 콘텐츠 오류 및 JSON 라인 오류에 대한 요약입니다. 자세한 내용은 매니페스트 요약 이해 단원을 참조하십시오.

훈련 및 테스트 검증 매니페스트의 내용에 대한 자세한 내용은 실패한 모델 훈련 디버깅 항목을 참조하세요.

참고

훈련이 완료되거나 실패한 후에는 Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 사용하여 검증 결과를 다운로드하거나 DescribeProjectVersions API를 직접 호출하여 Amazon S3 버킷 위치를 가져올 수 있습니다.

검증 결과 가져오기(콘솔)

콘솔을 사용하여 모델을 훈련하는 경우 다음 다이어그램과 같이 프로젝트의 모델 목록에서 검증 결과를 다운로드할 수 있습니다. 모델 패널에는 검증 결과를 다운로드할 수 있는 옵션과 함께 모델 훈련 및 검증 결과가 표시됩니다.

검증 결과를 다운로드할 수 있는 옵션과 함께 모델 훈련 및 검증 결과를 보여주는 인터페이스입니다.

모델의 세부 정보 페이지에서 검증 결과 다운로드에 액세스할 수도 있습니다. 세부 정보 페이지에는 상태, 훈련 및 테스트 데이터세트를 포함한 데이터세트 세부 정보와 매니페스트 요약, 훈련 검증 매니페스트 및 테스트 검증 매니페스트에 대한 다운로드 링크가 표시됩니다.

상태, 훈련 및 테스트 데이터세트 링크, 매니페스트 항목 다운로드 링크가 포함된 데이터세트 세부 정보 패널의 스크린샷입니다.

자세한 내용은 모델 훈련(콘솔) 단원을 참조하십시오.

검증 결과 가져오기(SDK)

모델 훈련이 완료되면 Amazon Rekognition Custom Labels는 훈련 중에 지정된 Amazon S3 버킷에 검증 결과를 저장합니다. 훈련이 완료된 후 DescribeProjectVersions API를 직접 호출하여 S3 버킷 위치를 가져올 수 있습니다. 모델을 훈련하려면 모델 훈련(SDK) 항목을 참조하세요.

훈련 데이터 세트(TrainingDataResult)와 테스트 데이터 세트(TestingDataResult)에 대해 ValidationData 객체가 반환됩니다. 매니페스트 요약이 ManifestSummary에 반환됩니다.

Amazon S3 버킷 위치를 확인한 후 검증 결과를 다운로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 S3 버킷에서 객체를 다운로드하려면 어떻게 해야 합니까?를 참조하세요. 또한 GetObject 작업을 사용할 수도 있습니다.

검증 데이터를 가져오려면(SDK)

  1. 아직 하지 않았다면 AWS CLI 및 AWS SDK를 설치하고 구성하세요. 자세한 내용은 4단계: AWS CLI 및 AWS SDK 설정 단원을 참조하십시오.

  2. 다음 예제를 사용하여 검증 결과의 위치를 가져옵니다.

    Python

    project_arn을 모델이 포함된 프로젝트의 Amazon 리소스 이름(ARN)으로 바꿉니다. 자세한 내용은 Amazon Rekognition Custom Labels 프로젝트 관리 단원을 참조하십시오. version_name을 모델 버전의 이름으로 바꿉니다. 자세한 내용은 모델 훈련(SDK) 단원을 참조하십시오.

    import boto3
import io
from io import BytesIO
import sys
import json


def describe_model(project_arn, version_name):

    client=boto3.client('rekognition')
    
    response=client.describe_project_versions(ProjectArn=project_arn,
        VersionNames=[version_name])

    for model in response['ProjectVersionDescriptions']:
        print(json.dumps(model,indent=4,default=str))
       
def main():

    project_arn='project_arn'
    version_name='version_name'

    describe_model(project_arn, version_name)

if __name__ == "__main__":
    main()

  3. 프로그램 출력에서 TestingDataResult 및 TrainingDataResult 객체 내의 Validation 필드를 기록해 둡니다. 매니페스트 요약은 ManifestSummary에 있습니다.