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下頁說明 Amazon SageMaker AI 物件偵測 - MXNet 模型的推論請求和回應格式。
要求格式
利用模型的端點來查詢訓練過的模型。端點可接受 .jpg 和 .png 影像格式,以及 image/jpeg
和 image/png
內容類型。
回應格式
回應是一種類別索引,其具有以 JSON 格式編碼影像內之所有物件的可信度分數及邊界框座標。以下是回應 .json 檔案的範例:
{"prediction":[
[4.0, 0.86419455409049988, 0.3088374733924866, 0.07030484080314636, 0.7110607028007507, 0.9345266819000244],
[0.0, 0.73376623392105103, 0.5714187026023865, 0.40427327156066895, 0.827075183391571, 0.9712159633636475],
[4.0, 0.32643985450267792, 0.3677481412887573, 0.034883320331573486, 0.6318609714508057, 0.5967587828636169],
[8.0, 0.22552496790885925, 0.6152569651603699, 0.5722782611846924, 0.882301390171051, 0.8985623121261597],
[3.0, 0.42260299175977707, 0.019305512309074402, 0.08386176824569702, 0.39093565940856934, 0.9574796557426453]
]}
此 .json 檔案中的每個資料列都包含一個代表偵測物件的陣列。每個物件陣列都包含六個數字的清單。第一個數字是預估的類別標籤。第二個數字是偵測的相關可信度分數。最後四個數字代表邊界框座標 [xmin, ymin, xmax, ymax]。這些輸出邊界框的邊角索引會由整體影像大小來標準化。請注意,這個編碼和輸入 .json 格式使用的編碼不同。例如,在偵測結果的第一個項目中,0.3088374733924866 (以整體影像寬度的比例表示) 是邊界框左側座標 (左上角 x 軸),0.07030484080314636 (以整體影像高度的比例表示) 是邊界框上方座標 (左上角 y 軸),0.7110607028007507 (以整體影像寬度的比例表示) 是邊界框右側座標 (右下角 x 軸),而 0.9345266819000244 (以整體影像高度的比例表示) 是邊界框下方座標 (右下角 y 軸)。
為了避免不可靠的偵測結果,建議您篩選掉可信度分數較低的偵測結果。在物件偵測範例筆記本
若是批次轉換,回應為 JSON 格式,並與上述的 JSON 格式相同。每個影像的偵測結果均以 JSON 檔案來表示。例如:
{"prediction": [[label_id, confidence_score, xmin, ymin, xmax, ymax], [label_id, confidence_score, xmin, ymin, xmax, ymax]]}
如需訓練與推論的詳細資訊,請參閱物件偵測範例筆記本。
輸出:JSON 回應格式
accept:application/json;annotation=1
{
"image_size": [
{
"width": 500,
"height": 400,
"depth": 3
}
],
"annotations": [
{
"class_id": 0,
"score": 0.943,
"left": 111,
"top": 134,
"width": 61,
"height": 128
},
{
"class_id": 0,
"score": 0.0013,
"left": 161,
"top": 250,
"width": 79,
"height": 143
},
{
"class_id": 1,
"score": 0.0133,
"left": 101,
"top": 185,
"width": 42,
"height": 130
}
]
}