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Errores terminales de contenido del manifiesto
En este tema se describe el error Lista de errores de contenido del manifiesto de terminal que se registra en el resumen del manifiesto. El resumen del manifiesto incluye un código de error y un mensaje por cada error detectado. Para obtener más información, consulte Qué es el resumen del manifiesto. Los errores terminales en el contenido del manifiesto no impiden que se notifiquen Lista de errores de validación de líneas no terminales JSON.
ERROR_ _ TOO _ MANY _ INVALID ROWS _EN_ MANIFEST
Mensaje de error
The manifest file contains too many invalid rows.
Más información
Se produce un ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST error si hay demasiadas JSON líneas que contienen contenido no válido.
No puede usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para subsanar el error ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST.
Para corregir ERROR _ _ TOO _ MANY _ INVALID ROWS _IN_ MANIFEST
Compruebe si hay errores de JSON línea en el manifiesto. Para obtener más información, consulte Qué son los manifiestos de resultados de validación de entrenamiento y de prueba.
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Corrija JSON las líneas que tienen errores Para obtener más información, consulteErrores de validación de JSON líneas no terminales.
ERROR_ IMAGES _IN_ MULTIPLE _S3_ BUCKETS
Mensaje de error
The manifest file contains images from multiple S3 buckets.
Más información
Un manifiesto solo puede hacer referencia a las imágenes almacenadas en un único bucket. Cada JSON línea almacena la ubicación en Amazon S3 de una ubicación de imagen con el valor desource-ref. En el siguiente ejemplo, el nombre del bucket es my-bucket.
"source-ref": "s3://my-bucket/images/sunrise.png"
No es posible usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para subsanar este error.
Cómo corregir ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS
Asegúrese de que todas sus imágenes estén en el mismo depósito de Amazon S3 y de que el valor de
source-refen cada JSON línea haga referencia al depósito en el que están almacenadas las imágenes. Como alternativa, elige un bucket de Amazon S3 preferido y elimina las JSON líneas dondesource-refno hagan referencia a tu bucket preferido.
ERROR_ _ INVALID _ PERMISSIONS IMAGES _S3_ BUCKET
Mensaje de error
The permissions for the images S3 bucket are invalid.
Más información
Los permisos del bucket de Amazon S3 que contiene las imágenes no son correctos.
No puede usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para subsanar este error.
Cómo corregir ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET
Compruebe los permisos del bucket que contiene las imágenes. El valor de
source-refde una imagen incluye la ubicación del bucket.
ERROR_ _ _S3_ _ INVALID IMAGES BUCKET OWNER
Mensaje de error
Invalid owner id for images S3 bucket.
Más información
El propietario del bucket que contiene las imágenes de entrenamiento o de prueba es diferente del propietario del bucket que contiene el manifiesto de entrenamiento o de prueba. Puede utilizar el siguiente comando para buscar el propietario del bucket.
aws s3api get-bucket-acl --bucketbucket name
El OWNER ID debe coincidir con los buckets que almacenan las imágenes y los archivos de manifiesto.
Para corregir ERROR _ _ _S3_ _ INVALID IMAGES BUCKET OWNER
Elija al propietario deseado de los buckets de entrenamiento, de prueba, de resultados y de imágenes. El propietario debe tener los permisos para usar Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition.
Por cada bucket que actualmente no pertenezca al propietario deseado, cree un nuevo bucket de Amazon S3 que pertenezca a su propietario preferido.
Copie el contenido del bucket anterior en el bucket nuevo. Para obtener más información, consulte ¿Cómo puedo copiar objetos entre buckets de Amazon S3?
No es posible usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para subsanar este error.
ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT
Mensaje de error
The manifest file contains insufficient labeled images per label to perform auto-split.
Más información
Durante el entrenamiento del modelo, puede crear un conjunto de datos de prueba utilizando el 20 % de las imágenes del conjunto de datos de entrenamiento. ERROR_ _ INSUFFICIENT _ IMAGES _ PER _ LABEL FOR _ AUTOSPLIT se produce cuando no hay suficientes imágenes para crear un conjunto de datos de prueba aceptable.
No es posible usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para subsanar este error.
Para corregir ERROR _ INSUFFICIENT _ IMAGES _ PER _ LABEL _ FOR _ AUTOSPLIT
Añada más imágenes etiquetadas al conjunto de datos de entrenamiento. Puede añadir imágenes en la consola Amazon Rekognition Custom Labels añadiendo imágenes al conjunto de datos de entrenamiento o JSON añadiendo líneas a su manifiesto de formación. Para obtener más información, consulte Administración de conjuntos de datos.
ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS
Mensaje de error
The manifest file has too few labels.
Más información
Los conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba tienen un número mínimo de etiquetas obligatorio. El mínimo depende de si el conjunto de datos entrena o prueba un modelo para detectar etiquetas de imagen (clasificación) o si el modelo detecta la ubicación de objetos. Si el conjunto de datos de entrenamiento se divide para crear un conjunto de datos de prueba, el número de etiquetas en el conjunto de datos se determinará después de que se divida este. Para obtener más información, consulte Directrices y cuotas en Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition.
Para corregir ERROR _ _ _ MANIFEST TOO FEW _ LABELS (consola)
Añada más etiquetas nuevas al conjunto de datos. Para obtener más información, consulte Administración de etiquetas.
Añada las nuevas etiquetas a las imágenes del conjunto de datos. Si el modelo detecta etiquetas de imagen, consulte Asignación de etiquetas de imagen a una imagen. Si el modelo detecta la ubicación de objetos, consulte Etiquetado de objetos con cuadros delimitadores.
Para corregir ERROR _ MANIFEST _ TOO _ FEW _ LABELS (JSONlínea)
Agregue JSON líneas para las imágenes nuevas que tengan etiquetas nuevas. Para obtener más información, consulte Creación de un archivo de manifiesto. Si el modelo detecta etiquetas de imagen, agregue nuevos nombres de etiquetas al campo
class-name. Por ejemplo, la etiqueta de la siguiente imagen es Amanecer.{ "source-ref": "s3://bucket/images/sunrise.png", "testdataset-classification_Sunrise": 1, "testdataset-classification_Sunrise-metadata": { "confidence": 1, "job-name": "labeling-job/testdataset-classification_Sunrise", "class-name": "Sunrise", "human-annotated": "yes", "creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256", "type": "groundtruth/image-classification" } }Si el modelo detecta ubicaciones de objetos, agregue etiquetas nuevas al
class-map, tal como se muestra en el siguiente ejemplo.{ "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" } }Debe asignar la tabla del mapa de clases a las anotaciones de los cuadros delimitadores. Para obtener más información, consulte Localización de objetos en archivos de manifiesto.
ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS
Mensaje de error
The manifest file has too many labels.
Más información
El número de etiquetas únicas en el manifiesto (conjunto de datos) supera el límite permitido. Si el conjunto de datos de entrenamiento se divide para crear un conjunto de datos de prueba, el número de etiquetas se determinará después de la división.
Para corregir ERROR _ MANIFEST _ TOO _ MANY _ LABELS (consola)
Elimine las etiquetas del conjunto de datos. Para obtener más información, consulte Administración de etiquetas. Las etiquetas se eliminan automáticamente de las imágenes y los cuadros delimitadores en el conjunto de datos.
Para corregir ERROR _ MANIFEST _ TOO _ MANY _ LABELS (JSONlínea)
Manifiestos con JSON líneas a nivel de imagen: si la imagen tiene una sola etiqueta, elimine las JSON líneas de las imágenes que usen la etiqueta deseada. Si la JSON línea contiene varias etiquetas, elimine solo el JSON objeto de la etiqueta deseada. Para obtener más información, consulte Cómo agregar varias etiquetas de imagen a una imagen.
Manifiestos con JSON líneas de ubicación de objetos: elimine el cuadro delimitador y la información de etiqueta asociada a la etiqueta que desee eliminar. Haga esto para cada JSON línea que contenga la etiqueta deseada. Es necesario eliminar la etiqueta de la matriz
class-mapy los objetos correspondientes de la matrizobjectsyannotations. Para obtener más información, consulte Localización de objetos en archivos de manifiesto.
ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP
Mensaje de error
Less than {}% label overlap between the training and testing manifest files.
Más información
Hay menos del 50 % de superposición entre los nombres de las etiquetas del conjunto de datos de prueba y los nombres de las etiquetas del conjunto de datos de entrenamiento.
Para corregir ERROR _ INSUFFICIENT _ LABEL _ OVERLAP (consola)
Elimine las etiquetas del conjunto de datos de entrenamiento. También puede agregar etiquetas más comunes al conjunto de datos de prueba. Para obtener más información, consulte Administración de etiquetas. Las etiquetas se eliminan automáticamente de las imágenes y los cuadros delimitadores en el conjunto de datos.
Para corregir ERROR _ _ INSUFFICIENT LABEL _ OVERLAP quitando las etiquetas del conjunto de datos de entrenamiento (JSONLine)
Manifiestos con JSON líneas a nivel de imagen: si la imagen tiene una sola etiqueta, elimine la JSON línea de la imagen que utilice la etiqueta deseada. Si la JSON línea contiene varias etiquetas, elimine solo el JSON objeto de la etiqueta deseada. Para obtener más información, consulte Cómo agregar varias etiquetas de imagen a una imagen. Haga esto para cada JSON línea del manifiesto que contenga la etiqueta que desee eliminar.
Manifiestos con JSON líneas de ubicación de objetos: elimine el cuadro delimitador y la información de etiqueta asociada a la etiqueta que desee eliminar. Haga esto para cada JSON línea que contenga la etiqueta deseada. Es necesario eliminar la etiqueta de la matriz
class-mapy los objetos correspondientes de la matrizobjectsyannotations. Para obtener más información, consulte Localización de objetos en archivos de manifiesto.
Para corregir ERROR _ INSUFFICIENT _ LABEL _ OVERLAP añadiendo etiquetas comunes al conjunto de datos de prueba (JSONLine)
Agregue JSON líneas al conjunto de datos de prueba que incluyan imágenes etiquetadas con etiquetas que ya estén en el conjunto de datos de entrenamiento. Para obtener más información, consulte Creación de un archivo de manifiesto.
ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS
Mensaje de error
The manifest file has too few usable labels.
Más información
Un manifiesto de entrenamiento puede contener JSON líneas en formato de etiqueta a nivel de imagen y en formato de ubicación de objetos. Según el tipo de JSON líneas que se encuentren en el manifiesto de formación, Amazon Rekognition Custom Labels opta por crear un modelo que detecte etiquetas a nivel de imagen o un modelo que detecte la ubicación de los objetos. Amazon Rekognition Custom Labels JSON filtra los JSON registros válidos de las líneas que no están en el formato elegido. ERROR_ MANIFEST _ _ TOO _ FEW USABLE _ LABELS se produce cuando el número de etiquetas del manifiesto del tipo de modelo elegido es insuficiente para entrenar el modelo.
Se necesita un mínimo de 1 etiqueta para entrenar un modelo que detecte etiquetas de imagen. Se necesita un mínimo de 2 etiquetas para entrenar un modelo que ubique los objetos.
Para corregir ERROR _ MANIFEST _ TOO _ FEW _ USABLE _ LABELS (consola)
Marque el campo
use_caseen el resumen del manifiesto.Añada más etiquetas al conjunto de datos de entrenamiento en este caso (de imagen o localización de objetos) que coincidan con el valor de
use_case. Para obtener más información, consulte Administración de etiquetas. Las etiquetas se eliminan automáticamente de las imágenes y los cuadros delimitadores en el conjunto de datos.
Para corregir ERROR _ MANIFEST _ TOO _ FEW _ USABLE _ LABELS (JSONlínea)
Marque el campo
use_caseen el resumen del manifiesto.Añada más etiquetas al conjunto de datos de entrenamiento en este caso (de imagen o localización de objetos) que coincidan con el valor de
use_case. Para obtener más información, consulte Creación de un archivo de manifiesto.
ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP
Mensaje de error
Less than {}% usable label overlap between the training and testing manifest files.
Más información
Un manifiesto de formación puede contener JSON líneas en formato de etiqueta a nivel de imagen y en formato de ubicación de objetos. Según los formatos que haya en el manifiesto de entrenamiento, Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition creará un modelo que detecta las etiquetas de imagen o un modelo que detecte la ubicación de los objetos. Las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition no JSON utilizan JSON registros válidos para las líneas que no estén en el formato de modelo elegido. ERROR_ INSUFFICIENT _ _ USABLE LABEL _ OVERLAP se produce cuando hay menos del 50% de superposición entre las etiquetas de prueba y de formación que se utilizan.
Para corregir ERROR _ INSUFFICIENT _ USABLE _ LABEL _ OVERLAP (consola)
Elimine las etiquetas del conjunto de datos de entrenamiento. También puede agregar etiquetas más comunes al conjunto de datos de prueba. Para obtener más información, consulte Administración de etiquetas. Las etiquetas se eliminan automáticamente de las imágenes y los cuadros delimitadores en el conjunto de datos.
Para corregir ERROR _ _ INSUFFICIENT _ USABLE LABEL _ OVERLAP quitando las etiquetas del conjunto de datos de entrenamiento (JSONLine)
Conjuntos de datos utilizados para detectar etiquetas a nivel de imagen: si la imagen tiene una sola etiqueta, elimine la JSON línea de la imagen que utilice la etiqueta deseada. Si la JSON línea contiene varias etiquetas, elimine solo el JSON objeto de la etiqueta deseada. Para obtener más información, consulte Cómo agregar varias etiquetas de imagen a una imagen. Haga esto para cada JSON línea del manifiesto que contenga la etiqueta que desee eliminar.
Conjuntos de datos usados para detectar ubicaciones de objetos: elimine el cuadro delimitador y la información de etiqueta asociada a la etiqueta que desee eliminar. Haga esto para cada JSON línea que contenga la etiqueta deseada. Es necesario eliminar la etiqueta de la matriz
class-mapy los objetos correspondientes de la matrizobjectsyannotations. Para obtener más información, consulte Localización de objetos en archivos de manifiesto.
Para corregir ERROR _ INSUFFICIENT _ USABLE _ LABEL _ OVERLAP añadiendo etiquetas comunes al conjunto de datos de prueba (JSONLine)
Agregue JSON líneas al conjunto de datos de prueba que incluyan imágenes etiquetadas con etiquetas que ya estén en el conjunto de datos de entrenamiento. Para obtener más información, consulte Creación de un archivo de manifiesto.
ERROR_ FAILED _ IMAGES _S3_ COPY
Mensaje de error
Failed to copy images from S3 bucket.
Más información
El servicio no ha podido copiar ninguna de las imágenes en el conjunto de datos.
No es posible usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para subsanar este error.
Para corregir _ _ _S3_ ERROR FAILED IMAGES COPY
Compruebe los permisos de las imágenes.
Si lo está utilizando AWS KMS, consulte la política de cubos. Para obtener más información, consulte Descifrar archivos cifrados con AWS Key Management Service.
El archivo de manifiesto tiene demasiados errores terminales.
Hay demasiadas JSON líneas con errores en el contenido del terminal.
Cómo corregir ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR
Reduzca el número de JSON líneas (imágenes) con errores en el contenido del terminal. Para obtener más información, consulte Errores terminales de contenido del manifiesto.
No es posible usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition para subsanar este error.
