了解培訓和測試驗證結果清單檔案 - Rekognition

本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

了解培訓和測試驗證結果清單檔案

在訓練期間,Amazon Rekognition 自訂標籤會建立驗證結果資訊清單,以保留非終端線路錯誤。JSON驗證結果清單檔案是訓練和測試資料集的複本,並新增了錯誤資訊。訓練完成後,您可以存取驗證清單檔案。如需詳細資訊,請參閱取得驗證結果。Amazon Rekognition 自訂標籤也會建立資訊清單摘要,其中包含JSON線路錯誤的概觀資訊,例如錯誤位置和JSON行錯誤計數。如需詳細資訊,請參閱了解清單檔案摘要

注意

只有在沒有 終端清單文件錯誤列表 的情況下,才會建立驗證結果 (訓練與測試驗證結果清單檔案和清單檔案摘要)。

資訊清單包JSON含資料集中每個影像的行。在驗證結果清單中,明細JSON行錯誤資訊會新增至發生錯誤的JSON明細行。

JSON線路錯誤是與單一影像相關的非終端錯誤。非終端驗證錯誤可能會使整個 JSON Line 或僅使部分無效。例如,如果 JSON Line 中參照的影像不是PNG或JPG格式化,則會發生錯ERROR_INVALID_IMAGE誤,並且整個 JSON Line 會從訓練中排除。其他有效JSON線路繼續訓練。

在一JSON條線內,錯誤可能意味著 L JSON ine 可以用於培訓。例如,如果與標籤相關聯的四個週框方塊之一的左側值為負值,則仍會使用其他有效的週框方塊來訓練模型。JSON針對無效的邊界方框 (ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX) 傳回行錯誤資訊。在此範例中,錯誤資訊會新增至發生錯誤的 annotation 物件。

警告錯誤,例如WARNING_ 否 _ ANNOTATIONS,不會用於訓練,並在資訊清單摘要中計為忽略的JSON行 (ignored_json_lines)。如需詳細資訊,請參閱了解清單檔案摘要。此外,忽略的JSON行不會計入訓練和測試的 20% 錯誤閾值。

如需有關特定非終端資料驗證錯誤的資訊,請參閱 非終端JSON生產線驗證錯誤

注意

如果資料驗證錯誤太多,則會停止訓練,並在清單檔案摘要中回報 ERROR_ _ TOO _ _ MANY _ INVALID _ ROWS 中 _ MANIFEST 終端錯誤。

如需更正JSON線錯誤的資訊,請參閱修正訓練錯誤

JSON行錯誤格式

Amazon Rekognition 自訂標籤會將非終端驗證錯誤資訊新增至映像層級和物件本地化格式系列。JSON如需詳細資訊,請參閱建立清單檔案

影像層級錯誤

下面的例子顯示了在圖像級JSON線的Error數組。有兩組錯誤。與標籤屬性中繼資料 (在此範例中為 sport-metadata) 相關的錯誤以及與影像相關的錯誤。錯誤包括錯誤代碼 (代碼)、錯誤訊息 (訊息)。如需詳細資訊,請參閱匯入資訊清單檔案的影像層級標籤

{ "source-ref": String, "sport": Number, "sport-metadata": { "class-name": String, "confidence": Float, "type": String, "job-name": String, "human-annotated": String, "creation-date": String, "errors": [ { "code": String, # error codes for label "message": String # Description and additional contextual details of the error } ] }, "errors": [ { "code": String, # error codes for image "message": String # Description and additional contextual details of the error } ] }

物件本地化錯誤

下面的例子顯示了對象本地化 JSON Line 中的錯誤數組。L JSON ine 包含以JSON下「線」區段中欄位的Errors陣列資訊。每個 Error 物件都包含錯誤代碼和錯誤訊息。

  • 標籤屬性 — 標籤屬性欄位的錯誤。請參閱範例中的 bounding-box

  • 註釋 — 註釋錯誤 (週框方塊) 存放在標籤屬性內的 annotations 陣列中。

  • 標籤屬性中繼資料 — 標籤屬性中繼資料的錯誤。請參閱範例中的 bounding-box-metadata

  • image — 與標籤屬性、註釋和標籤屬性中繼資料欄位無關的錯誤。

如需詳細資訊,請參閱清單檔案中的物件本地化

{ "source-ref": String, "bounding-box": { "image_size": [ { "width": Int, "height": Int, "depth":Int, } ], "annotations": [ { "class_id": Int, "left": Int, "top": Int, "width": Int, "height": Int, "errors": [ # annotation field errors { "code": String, # annotation field error code "message": String # Description and additional contextual details of the error } ] } ], "errors": [ #label attribute field errors { "code": String, # error code "message": String # Description and additional contextual details of the error } ] }, "bounding-box-metadata": { "objects": [ { "confidence": Float } ], "class-map": { String: String }, "type": String, "human-annotated": String, "creation-date": String, "job-name": String, "errors": [ #metadata field errors { "code": String, # error code "message": String # Description and additional contextual details of the error } ] }, "errors": [ # image errors { "code": String, # error code "message": String # Description and additional contextual details of the error } ] }

JSON行錯誤示例

下列物件當地語系化JSON行 (格式化以供讀取) 顯示錯ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL誤。在此範例中,週框方塊的尺寸 (高度和寬度) 不大於 1 x 1。

{ "source-ref": "s3://bucket/Manifests/images/199940-1791.jpg", "bounding-box": { "image_size": [ { "width": 3000, "height": 3000, "depth": 3 } ], "annotations": [ { "class_id": 1, "top": 0, "left": 0, "width": 1, "height": 1, "errors": [ { "code": "ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL", "message": "The height and width of the bounding box is too small." } ] }, { "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": "2019-11-20T02:57:28.288286", "job-name": "my job" } }