Erreurs non définitives de validation de ligne JSON

Cette rubrique répertorie les erreurs non définitives de ligne JSON signalées par la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition lors de l’entraînement. Les erreurs sont signalées dans le manifeste de validation des entraînements et des tests. Pour plus d’informations, consultez Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests. Vous pouvez corriger une erreur non définitive de ligne JSON en mettant à jour la ligne JSON dans le fichier manifeste d’entraînement ou de test. Vous pouvez également supprimer la ligne JSON du manifeste, mais cela risque de réduire la qualité de votre modèle. S’il existe de nombreuses erreurs de validation non définitives, il vous sera peut-être plus facile de recréer le fichier manifeste. Les erreurs de validation se produisent généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste. Pour plus d’informations sur la correction des erreurs de validation, consultez Correction des erreurs d’entraînement. Il est possible de corriger certaines erreurs à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

Message d’erreur

La clé source-ref est manquante.

En savoir plus

Le champ source-ref de ligne JSON indique l’emplacement Amazon S3 d’une image. Cette erreur se produit lorsque la clé source-ref est manquante ou mal orthographiée. Cette erreur se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur `ERROR_MISSING_SOURCE_REF`

Vérifiez que la clé source-ref est présente et qu’elle est correctement orthographiée. Une clé source-ref et une valeur complètes ressemblent à ceci : "source-ref": "s3://bucket/path/image".
Mettez à jour la clé source-ref dans la ligne JSON. Autrement, vous pouvez aussi supprimer la ligne JSON du fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

Message d’erreur

Le format de la valeur source-ref n’est pas valide.

En savoir plus

La clé source-ref est présente dans la ligne JSON, mais le schéma du chemin Amazon S3 est incorrect. Par exemple, le chemin est https://.... au lieu de S3://..... Une erreur ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`

Vérifiez que le schéma suit bien le modèle "source-ref": "s3://bucket/path/image". Par exemple, "source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg".
Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT.

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

Message d’erreur

Aucun attribut d’étiquette n’a été trouvé.

En savoir plus

L’attribut d’étiquette ou le nom de clé -metadata de l’attribut d’étiquette (ou les deux) n’est pas valide ou est manquant. Dans l’exemple suivant, l’erreur ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES se produit chaque fois que la clé bounding-box ou bounding-box-metadata (ou les deux) est manquante. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.


{
	"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"
	}
}

Une erreur ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES se produit généralement dans un fichier manifeste créé manuellement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`

Vérifiez que l’identifiant d’attribut d’étiquette et les clés -metadata d’identifiant d’attribut d’étiquette sont présents, et que les noms de clés sont correctement orthographiés.
Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger l’erreur ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES.

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

Message d’erreur

Le format de l’attribut d’étiquette {} n’est pas valide.

En savoir plus

Le schéma de la clé de l’attribut d’étiquette est manquant ou non valide. Une erreur ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Vérifiez que la section de ligne JSON Line est correcte pour la clé de l’attribut d’étiquette. Dans l’exemple d’emplacement d’objets suivant, les objets image_size et annotations doivent être corrects. La clé de l’attribut d’étiquette est nommée bounding-box.


	"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
		}]
	},

Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

Message d’erreur

Le format des métadonnées de l’attribut d’étiquette n’est pas valide.

En savoir plus

Le schéma de la clé des métadonnées de l’attribut d’étiquette est manquant ou non valide. Une erreur ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Vérifiez que le schéma de ligne JSON pour la clé des métadonnées de l’attribut d’étiquette est similaire à celui de l’exemple suivant. La clé des métadonnées de l’attribut d’étiquette est nommée bounding-box-metadata.


	"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"
	}

Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES

Message d’erreur

Aucun attribut d’étiquette valide n’a été trouvé.

En savoir plus

Aucun attribut d’étiquette valide n’a été trouvé dans la ligne JSON. La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition vérifie à la fois l’attribut d’étiquette et son identifiant. Une erreur ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Si une ligne JSON n'est pas dans un format de SageMaker manifeste pris en charge, Amazon Rekognition Custom Labels la marque comme non valide ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES et une erreur est signalée. Actuellement, la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition prend en charge les formats de tâche de classification et de cadre de sélection. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`

Vérifiez que la ligne JSON de la clé d’attribut d’étiquette et des métadonnées de l’attribut d’étiquette est correcte.
Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

Message d’erreur

La valeur de confiance d’un ou de plusieurs cadres de délimitation est manquante.

En savoir plus

La clé de confiance est absente pour un ou plusieurs cadres de délimitation d’emplacement d’objets. La clé de confiance pour un cadre de sélection se trouve dans les métadonnées d’attribut d’étiquette, comme illustré dans l’exemple suivant. Une erreur ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.


	"bounding-box-metadata": {
		"objects": [{
			"confidence": 1
		}, {
			"confidence": 1
		}],

Pour corriger l’erreur `ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE`

Vérifiez dans l’attribut d’étiquette qu’il y a le même nombre de clés de confiance dans le tableau objects que d’objets dans le tableau annotations.
Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID

Message d’erreur

Un ou plusieurs identifiants de classe sont absents de la carte des classes.

En savoir plus

L’élément class_id d’un objet d’annotation (cadre de délimitation) n’a pas d’entrée correspondante dans la carte des classes de métadonnées d’attribut d’étiquette (class-map). Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes. Une erreur ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement.

Pour corriger l’erreur ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID

Vérifiez que la valeur class_id de chaque objet d’annotation (cadre de délimitation) correspond à une valeur dans le tableau class-map, comme indiqué dans l’exemple suivant. Les tableaux annotations et class_map doivent comporter le même nombre d’éléments.


{
	"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"
	}
}

Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_INVALID_JSON_LINE

Message d’erreur

Le format de la ligne JSON n’est pas valide.

En savoir plus

Un caractère inattendu a été détecté dans la ligne JSON. La ligne JSON est remplacée par une nouvelle ligne JSON contenant uniquement les informations d’erreur. Une erreur ERROR_INVALID_JSON_LINE se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_JSON_LINE`

Ouvrez le fichier manifeste et accédez à la ligne JSON où se produit l’erreur ERROR_INVALID_JSON_LINE.
Vérifiez que la ligne JSON ne contient pas de caractères non valides et qu’aucun des caractères obligatoires ; ou , ne manque.
Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

ERROR_INVALID_IMAGE

Message d’erreur

L’image n’est pas valide. Vérifiez le chemin d’accès S3 et/ou les propriétés de l’image.

En savoir plus

Le fichier référencé par source-ref n’est pas une image valide. Les causes potentielles incluent les proportions, la taille et le format de l’image.

Pour plus d’informations, consultez Amazon Rekognition.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE`

Vérifiez les points suivants.
- Les proportions de l’image sont inférieures à 20:1.
- La taille de l’image est supérieure à 15 Mo
- L’image est au format PNG ou JPEG.
- Le chemin vers l’image indiqué dans source-ref est correct.
- La dimension minimale de l’image est supérieure à 64 x 64 pixels.
- La dimension maximale de l’image est inférieure à 4 096 x 4 096 pixels.
Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

Message d’erreur

Les dimensions de l’image ne sont pas conformes à celles autorisées.

En savoir plus

L’image référencée par source-ref n’est pas conforme aux dimensions autorisées pour les images. La dimension minimale est 64 pixels. La dimension maximale est 4 096 pixels. L’erreur ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION est signalée pour les images comportant des cadres de délimitation.

Pour plus d’informations, consultez Amazon Rekognition.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (Console)

Dans le compartiment Amazon S3, mettez à jour l’image avec des dimensions que la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peut traiter.
Dans la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, procédez comme suit :
1. Supprimez de l’image les cadres de délimitation existants.
2. Ajoutez de nouveau les cadres de délimitation à l’image.
3. Enregistrez vos modifications.
Pour plus d’informations, consultez Étiquetage des objets à l’aide de cadres de délimitation.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (kit SDK)

Dans le compartiment Amazon S3, mettez à jour l’image avec des dimensions que la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peut traiter.
Obtenez la ligne JSON existante pour l'image en appelant ListDatasetEntries. Pour le paramètre d’entrée SourceRefContains, spécifiez l’emplacement Amazon S3 et le nom de fichier de l’image.

Appelez UpdateDatasetEntrieset fournissez la ligne JSON pour l'image. Assurez-vous que la valeur de source-ref correspond à l’emplacement de l’image dans le compartiment Amazon S3. Mettez à jour les annotations du cadre de délimitation pour qu’elles correspondent aux dimensions requises du cadre de délimitation de l’image mise à jour.


{
	"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": "2013-11-18T02:53:27",
		"job-name": "my job"
	}
}

ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

Message d’erreur

Le cadre de délimitation comporte des valeurs hors cadre.

En savoir plus

Les informations du cadre de délimitation spécifient une image qui est hors du cadre de l’image ou qui contient des valeurs négatives.

Pour plus d’informations, consultez Amazon Rekognition.

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX`

Vérifiez les valeurs des cadres de délimitation du tableau annotations.


	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [{
			"class_id": 1,
			"top": 251,
			"left": 399,
			"width": 155,
			"height": 101
		}]
	},

Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON du fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

Message d’erreur

Aucune annotation valide n’a été trouvée.

En savoir plus

Aucun des objets d’annotation de la ligne JSON ne contient d’informations valides sur les cadres de délimitation.

Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS`

Mettez à jour le tableau annotations pour inclure des objets de cadre de délimitation valides. Vérifiez également que les informations du cadre de délimitation (confidence et class_map) correspondant dans les métadonnées des attributs d’étiquette sont correctes. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.


{
	"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [
		   {              
			"class_id": 1,    #annotation object
			"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  object
		}, 
        {
			"confidence": 1
		}],
		"class-map": {  
			"0": "Echo",    #label 
			"1": "Echo Dot"
		},
		"type": "groundtruth/object-detection",
		"human-annotated": "yes",
		"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
		"job-name": "my job"
	}
}

Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON du fichier manifeste.

Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

Message d’erreur

La hauteur et la largeur du cadre de délimitation sont trop petites.

En savoir plus

Les dimensions du cadre de délimitation (hauteur et largeur) doivent être supérieures à 1 x 1 pixel.

Pendant l’entraînement, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition redimensionne une image si l’une de ses dimensions est supérieure à 1 280 pixels (les images sources ne sont pas affectées). La hauteur et la largeur obtenues pour le cadre de délimitation doivent être supérieures à 1 x 1 pixel. L’emplacement d’un cadre de délimitation est stocké dans le tableau annotations d’une ligne JSON d’emplacement d’objets. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.


	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [{
			"class_id": 1,
			"top": 251,
			"left": 399,
			"width": 155,
			"height": 101
		}]
	},

Les informations d’erreur sont ajoutées à l’objet d’annotation.

Pour corriger l’erreur ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

Choisissez l’une des options suivantes :
- Augmentez la taille des cadres de délimitation qui sont trop petits.
- Supprimez les cadres de délimitation trop petits. Pour plus d’informations sur la suppression d’un cadre de délimitation, consultez ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES.
- Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

Message d’erreur

Il existe plus de cadres de délimitation que le maximum autorisé.

En savoir plus

Le nombre de cadres de délimitation est supérieur à la limite autorisée (50). Vous pouvez supprimer les cadres de délimitation en trop dans la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, ou vous pouvez les supprimer de la ligne JSON.

Pour corriger l’erreur `ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (Console)

Choisissez les cadres de délimitation à supprimer.
Ouvrez la console Amazon Rekognition à l’adresse https://console.aws.amazon.com/rekognition/.
Choisissez Utiliser Custom Labels.
Choisissez Démarrer.
Dans le volet de navigation de gauche, choisissez le projet qui contient le jeu de données que vous souhaitez utiliser.
Dans la section Ensembles de données, choisissez le jeu de données que vous souhaitez utiliser.
Sur la page de la galerie de jeux de données, choisissez Commencer l’étiquetage pour passer en mode d’étiquetage.
Choisissez l’image dont vous souhaitez supprimer les cadres de délimitation.
Choisissez Dessiner un cadre de délimitation.
Dans l’outil de dessin, choisissez le cadre de délimitation que vous souhaitez supprimer.
Appuyez sur la touche Suppr de votre clavier pour supprimer le cadre de sélection.
Répétez les deux étapes précédentes jusqu’à ce que vous ayez supprimé suffisamment de cadres de délimitation.
Choisissez Terminé.
Choisissez Enregistrer les Modifications pour enregistrer vos Modifications.
Choisissez Quitter pour quitter le mode d’étiquetage.

Pour corriger l’erreur ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (Ligne JSON)

Ouvrez le fichier manifeste et accédez à la ligne JSON où se produit l’erreur ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES.

Supprimez les éléments suivants pour chaque cadre de délimitation que vous souhaitez supprimer.

Supprimez l’objet annotation obligatoire du tableau annotations.
Supprimez l’objet confidence correspondant du tableau objects dans les métadonnées de l’attribut d’étiquette.
Si elle n’est plus utilisée par d’autres cadres de délimitation, supprimez l’étiquette de l’entrée class-map.

Utilisez l’exemple suivant pour identifier les éléments à supprimer.


{
	"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [
		   {              
			"class_id": 1,    #annotation object
			"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  object
		}, 
        {
			"confidence": 1
		}],
		"class-map": {  
			"0": "Echo",    #label 
			"1": "Echo Dot"
		},
		"type": "groundtruth/object-detection",
		"human-annotated": "yes",
		"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
		"job-name": "my job"
	}
}

WARNING_UNANNOTATED_RECORD

Message d’avertissement

L’enregistrement n’est pas annoté.

En savoir plus

Une image ajoutée à un jeu de données à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition n’est pas étiquetée. La ligne JSON de l’image n’est pas utilisée pour l’entraînement.


{
    "source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
    "warnings": [
        {
            "code": "WARNING_UNANNOTATED_RECORD",
            "message": "Record is unannotated."
        } 
    ]
}

Pour corriger l’erreur WARNING_UNANNOTATED_RECORD

Étiquetez l’image via la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. Pour obtenir des instructions, veuillez consulter Attribution d’étiquettes au niveau de l’image à une image.

WARNING_NO_ANNOTATIONS

Message d’avertissement

Aucune annotation n’est fournie.

En savoir plus

Une ligne JSON au format de localisation d’objet ne contient aucune information de cadre de délimitation, bien qu’elle ait été annotée par un humain (human-annotated = yes). La ligne JSON est valide, mais elle n’est pas utilisée pour l’entraînement. Pour plus d’informations, consultez Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests.


{
    "source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
    "bounding-box": {
        "image_size": [
            {
                "width": 640,
                "height": 480,
                "depth": 3
            }
        ],
        "annotations": [
           
        ],
        "warnings": [
            {
                "code": "WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS",
                "message": "No attribute annotations were found."
            }
        ]
    },
    "bounding-box-metadata": {
        "objects": [
           
        ],
        "class-map": {
           
        },
        "type": "groundtruth/object-detection",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2013-11-18 02:53:27",
        "job-name": "my job"
    },
    "warnings": [
        {
            "code": "WARNING_NO_ANNOTATIONS",
            "message": "No annotations were found."
        } 
    ]
}

Pour corriger l’erreur WARNING_NO_ANNOTATIONS

Choisissez l’une des options suivantes :
- Ajoutez les informations du cadre de délimitation (annotations) à la ligne JSON. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.
- Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.

WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

Message d’avertissement

Aucune annotation d’attribut n’est fournie.

En savoir plus

Une ligne JSON au format de localisation d’objet ne contient aucune information d’annotation de cadre de délimitation, bien qu’elle ait été annotée par un humain (human-annotated = yes). Le tableau annotations n’est pas présent ou n’est pas renseigné. La ligne JSON est valide, mais elle n’est pas utilisée pour l’entraînement. Pour plus d’informations, consultez Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests.


{
    "source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
    "bounding-box": {
        "image_size": [
            {
                "width": 640,
                "height": 480,
                "depth": 3
            }
        ],
        "annotations": [
           
        ],
        "warnings": [
            {
                "code": "WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS",
                "message": "No attribute annotations were found."
            }
        ]
    },
    "bounding-box-metadata": {
        "objects": [
           
        ],
        "class-map": {
           
        },
        "type": "groundtruth/object-detection",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2013-11-18 02:53:27",
        "job-name": "my job"
    },
    "warnings": [
        {
            "code": "WARNING_NO_ANNOTATIONS",
            "message": "No annotations were found."
        }
    ]
}

Pour corriger l’erreur WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

Choisissez l’une des options suivantes :
- Ajoutez un ou plusieurs objets annotation de cadre de délimitation à la ligne JSON. Pour plus d’informations, consultez Localisation d’objets dans les fichiers manifestes.
- Supprimez l’attribut du cadre de délimitation.
- Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste. Si d’autres attributs de cadre de délimitation valides existent dans la ligne JSON, vous pouvez supprimer uniquement l’attribut non valide.

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

Message d’avertissement

En savoir plus

La valeur du champ type n’est pas groundtruth/image-classification ni groundtruth/object-detection. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.


{
    "source-ref": "s3://bucket/test_normal_8.jpg",
    "BB": {
        "annotations": [
            {
                "left": 1768,
                "top": 1007,
                "width": 448,
                "height": 295,
                "class_id": 0
            },
            {
                "left": 1794,
                "top": 1306,
                "width": 432,
                "height": 411,
                "class_id": 1
            },
            {
                "left": 2568,
                "top": 1346,
                "width": 710,
                "height": 305,
                "class_id": 2
            },
            {
                "left": 2571,
                "top": 1020,
                "width": 644,
                "height": 312,
                "class_id": 3
            }
        ],
        "image_size": [
            {
                "width": 4000,
                "height": 2667,
                "depth": 3
            }
        ]
    },
    "BB-metadata": {
        "job-name": "labeling-job/BB",
        "class-map": {
            "0": "comparator",
            "1": "pot_resistor",
            "2": "ir_phototransistor",
            "3": "ir_led"
        },
        "human-annotated": "yes",
        "objects": [
            {
                "confidence": 1
            },
            {
                "confidence": 1
            },
            {
                "confidence": 1
            },
            {
                "confidence": 1
            }
        ],
        "creation-date": "2021-06-22T09:58:34.811Z",
        "type": "groundtruth/wrongtype",
        "cl-errors": [
            {
                "code": "ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE",
                "message": "The use case type of the BB-metadata label attribute metadata is unsupported. Check the type field."
            }
        ]
    },
    "cl-metadata": {
        "is_labeled": true
    },
    "cl-errors": [
        {
            "code": "ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES",
            "message": "No valid label attributes found."
        }
    ]
}

Pour corriger l’erreur ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

Choisissez l’une des options suivantes :
- Remplacez la valeur du champ type par groundtruth/image-classification ou groundtruth/object-detection, selon le type de modèle que vous souhaitez créer. Pour plus d’informations, consultez Création d’un fichier manifeste.
- Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

En savoir plus

Le nom d’une étiquette est trop long. La longueur maximale est de 256 caractères.

Pour corriger ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

Choisissez l’une des options suivantes :
- Réduisez la longueur du nom de l’étiquette à 256 caractères ou moins.
- Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.

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Conventions de rédaction

Erreurs définitives de contenu de manifeste

Amélioration d’un modèle entraîné

Erreurs non définitives de validation de ligne JSON

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_MISSING_SOURCE_REF

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID

ERROR_INVALID_JSON_LINE

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_JSON_LINE

ERROR_INVALID_IMAGE

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_IMAGE

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (Console)

Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (kit SDK)

ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

Message d’erreur

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Pour corriger l’erreur ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (Console)

Pour corriger l’erreur ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (Ligne JSON)

WARNING_UNANNOTATED_RECORD

Message d’avertissement

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Pour corriger l’erreur WARNING_UNANNOTATED_RECORD

WARNING_NO_ANNOTATIONS

Message d’avertissement

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Pour corriger l’erreur WARNING_NO_ANNOTATIONS

WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

Message d’avertissement

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Pour corriger l’erreur WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

Message d’avertissement

En savoir plus

Pour corriger l’erreur ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

Pour corriger l’erreur `ERROR_MISSING_SOURCE_REF`

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`

Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`

Pour corriger l’erreur `ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE`

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_JSON_LINE`

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE`

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (Console)

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (kit SDK)

Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX`

Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS`

Pour corriger l’erreur `ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (Console)