Kesalahan Validasi JSON Jalur Non-Terminal

Topik ini mencantumkan kesalahan validasi JSON Baris non-terminal yang dilaporkan oleh Label Kustom Rekognition Amazon selama pelatihan. Kesalahan dilaporkan dalam manifes validasi pelatihan dan pengujian. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami manifestasi hasil validasi pelatihan dan pengujian. Anda dapat memperbaiki kesalahan JSON Line non-terminal dengan memperbarui JSON Line dalam file manifes pelatihan atau pengujian. Anda juga dapat menghapus JSON Line dari manifes, tetapi hal itu dapat mengurangi kualitas model Anda. Jika ada banyak kesalahan validasi non-terminal, Anda mungkin merasa lebih mudah untuk membuat ulang file manifes. Kesalahan validasi biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes. Untuk informasi tentang memperbaiki kesalahan validasi, lihatMemperbaiki kesalahan pelatihan. Beberapa kesalahan dapat diperbaiki dengan menggunakan konsol Amazon Rekognition Custom Labels.

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

Pesan kesalahan

Kunci source-ref tidak ada.

Informasi lain

source-refBidang JSON Line menyediakan lokasi Amazon S3 dari sebuah gambar. Kesalahan ini terjadi ketika source-ref kunci hilang atau salah eja. Kesalahan ini biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.

Untuk memperbaiki `ERROR_MISSING_SOURCE_REF`

Periksa apakah source-ref kuncinya ada dan dieja dengan benar. source-refKunci dan nilai lengkap mirip dengan yang berikut. adalah. "source-ref": "s3://bucket/path/image"
Perbarui atau source-ref kunci di JSON Baris. Atau, hapus, JSON Baris dari file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

Pesan kesalahan

Format nilai source-ref tidak valid.

Informasi lain

source-refKuncinya ada di JSON Line, tetapi skema jalur Amazon S3 salah. Misalnya, jalannya https://.... bukanS3://..... FORMATKesalahan ERROR _ _ INVALID _ SOURCE REF _ biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`

Periksa apakah skema tersebut. "source-ref": "s3://bucket/path/image" Misalnya, "source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg".
Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Amazon Rekognition Custom Labels untuk memperbaikinya. ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

ERROR_TIDAK_ _ LABEL ATTRIBUTES

Pesan kesalahan

Tidak ada atribut label yang ditemukan.

Informasi lain

Atribut label atau nama -metadata kunci atribut label (atau keduanya) tidak valid atau hilang. Dalam contoh berikut, ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES terjadi setiap kali bounding-box-metadata kunci bounding-box atau (atau keduanya) hilang. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.


{
	"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"
	}
}

ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTESKesalahan biasanya terjadi dalam file manifes yang dibuat secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.

Untuk memperbaiki `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`

Periksa apakah pengidentifikasi atribut label dan -metadata kunci pengidentifikasi atribut label ada dan bahwa nama kunci dieja dengan benar.
Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaikinya. ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

Pesan kesalahan

Format atribut label {} tidak valid.

Informasi lain

Skema untuk kunci atribut label hilang atau tidak valid. FORMATKesalahan ERROR _ _ INVALID _ LABEL ATTRIBUTE _ biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. untuk informasi selengkapnya, lihat. Membuat file manifes

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Periksa apakah bagian JSON Baris untuk kunci atribut label sudah benar. Dalam contoh contoh lokasi objek berikut, image_size dan annotations objek harus benar. Kunci atribut label diberi namabounding-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
		}]
	},

Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

Pesan kesalahan

Format metadata atribut label tidak valid.

Informasi lain

Skema untuk kunci metadata atribut label hilang atau tidak valid. FORMATKesalahan ERROR _ _ INVALID _ LABEL _ ATTRIBUTE METADATA _ biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Periksa apakah skema JSON Line untuk kunci metadata atribut label mirip dengan contoh berikut. Kunci metadata atribut label diberi nama. 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"
	}

Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_TIDAK_ _ _ VALID LABEL ATTRIBUTES

Pesan kesalahan

Tidak ditemukan atribut label yang valid.

Informasi lain

Tidak ada atribut label yang valid ditemukan di JSON Baris. Amazon Rekognition Custom Labels memeriksa atribut label dan identifier atribut label. FORMATKesalahan ERROR _ _ INVALID _ LABEL ATTRIBUTE _ biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. untuk informasi selengkapnya, lihat. Membuat file manifes

Jika JSON Baris tidak dalam format SageMaker manifes yang didukung, Label Kustom Rekognition Amazon menandai JSON Baris sebagai tidak valid dan kesalahan dilaporkan. ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES Saat ini, Amazon Rekognition Custom Labels mendukung pekerjaan klasifikasi dan format kotak pembatas. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.

Untuk memperbaiki `ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`

Periksa apakah metadata kunci atribut label dan metadata atribut label sudah benar. JSON
Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

Pesan kesalahan

Satu atau lebih kotak pembatas memiliki nilai kepercayaan yang hilang.

Informasi lain

Kunci kepercayaan hilang untuk satu atau lebih kotak pembatas lokasi objek. Kunci kepercayaan untuk kotak pembatas ada di metadata atribut label, seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut. CONFIDENCEKesalahan ERROR _ _ MISSING _ BOUNDING BOX _ biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lokalisasi objek dalam file manifes.


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

Untuk memperbaiki `ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE`

Periksa apakah objects array dalam atribut label berisi jumlah kunci kepercayaan yang sama karena ada objek dalam annotations array atribut label.
Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_ MISSING _ _ CLASS MAP _ ID

Pesan kesalahan

Salah satu id kelas lainnya hilang dari peta kelas.

Informasi lain

Objek class_id dalam anotasi (kotak pembatas) tidak memiliki entri yang cocok di peta kelas metadata atribut label (). class-map Untuk informasi selengkapnya, lihat Lokalisasi objek dalam file manifes. Kesalahan ERROR _ _ MISSING CLASS _ MAP _ID biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual.

Untuk memperbaiki ERROR _ _ MISSING CLASS _ MAP _ID

Periksa bahwa class_id nilai dalam setiap anotasi (bounding box) objek memiliki nilai yang sesuai dalam class-map array, seperti yang ditunjukkan pada contoh berikut. annotationsArray dan class_map array harus memiliki jumlah elemen yang sama.


{
	"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"
	}
}

Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_INVALID_JSON_LINE

Pesan kesalahan

JSONLine memiliki format yang tidak valid.

Informasi lain

Karakter tak terduga ditemukan di JSON Line. JSONGaris diganti dengan JSON Baris baru yang hanya berisi informasi kesalahan. LINEKesalahan ERROR _ _ INVALID JSON _ biasanya terjadi pada file manifes yang dibuat secara manual. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lokalisasi objek dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_JSON_LINE`

Buka file manifes dan arahkan ke JSON Baris tempat LINE kesalahan ERROR INVALID _ JSON _ _ terjadi.
Periksa apakah JSON Baris tidak berisi karakter yang tidak valid dan yang diperlukan ; atau , karakter tidak hilang.
Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

ERROR_INVALID_IMAGE

Pesan kesalahan

Gambar tidak valid. Periksa jalur S3 dan/atau properti gambar.

Informasi lain

File yang direferensikan oleh source-ref bukan gambar yang valid. Penyebab potensial termasuk rasio aspek gambar, ukuran gambar, dan format gambar.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Pedoman dan kuota di Label Kustom Amazon Rekognition.

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_IMAGE`

Periksa yang berikut ini.
- Rasio aspek gambar kurang dari 20:1.
- Ukuran gambar lebih besar dari 15 MB
- Gambar dalam PNG atau JPEG format.
- Jalur menuju gambar source-ref sudah benar.
- Dimensi gambar minimum gambar lebih besar 64 piksel x 64 piksel.
- Dimensi gambar maksimum gambar kurang dari 4096 piksel x 4096 piksel.
Perbarui, atau hapus, JSON Baris dalam file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

Pesan kesalahan

Dimensi gambar tidak sesuai dengan dimensi yang diizinkan.

Informasi lain

Gambar yang direferensikan oleh source-ref tidak sesuai dengan dimensi gambar yang diizinkan. Dimensi minimum adalah 64 piksel. Dimensi maksimum adalah 4096 piksel. ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSIONdilaporkan untuk gambar dengan kotak pembatas.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Pedoman dan kuota di Label Kustom Amazon Rekognition.

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (Konsol)

Perbarui gambar di bucket Amazon S3 dengan dimensi yang dapat diproses oleh Label Kustom Rekognition Amazon.
Di konsol Amazon Rekognition Custom Labels, lakukan hal berikut:
1. Hapus kotak pembatas yang ada dari gambar.
2. Tambahkan kembali kotak pembatas ke gambar.
3. Simpan perubahan Anda.
Untuk informasi selengkapnya, lihat Melabeli objek dengan kotak pembatas.

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (SDK)

Perbarui gambar di bucket Amazon S3 dengan dimensi yang dapat diproses oleh Label Kustom Rekognition Amazon.
Dapatkan JSON Line yang ada untuk gambar dengan menelepon ListDatasetEntries. Untuk parameter SourceRefContains input, tentukan lokasi Amazon S3 dan nama file gambar.

Panggil UpdateDatasetEntriesdan berikan JSON garis untuk gambar. Pastikan nilai source-ref cocok dengan lokasi gambar di bucket Amazon S3. Perbarui anotasi kotak pembatas agar sesuai dengan dimensi kotak pembatas yang diperlukan untuk gambar yang diperbarui.


{
	"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

Pesan kesalahan

Kotak pembatas memiliki nilai off frame.

Informasi lain

Informasi kotak pembatas menentukan gambar yang berada di luar bingkai gambar atau berisi nilai negatif.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Pedoman dan kuota di Label Kustom Amazon Rekognition.

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX`

Centang nilai kotak pembatas dalam annotations array.


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

Perbarui, atau hapus, JSON Baris dari file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_TIDAK_ _ VALID ANNOTATIONS

Pesan kesalahan

Tidak ditemukan anotasi yang valid.

Informasi lain

Tak satu pun dari objek anotasi di JSON Line berisi informasi kotak pembatas yang valid.

Untuk memperbaiki `ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS`

Perbarui annotations array untuk menyertakan objek kotak pembatas yang valid. Juga, periksa apakah informasi kotak pembatas yang sesuai (confidencedanclass_map) dalam metadata atribut label sudah benar. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lokalisasi objek dalam file manifes.


{
	"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"
	}
}

Perbarui, atau hapus, JSON Baris dari file manifes.

Anda tidak dapat menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon untuk memperbaiki kesalahan ini.

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

Pesan kesalahan

Tinggi dan lebar kotak pembatas terlalu kecil.

Informasi lain

Dimensi kotak pembatas (tinggi dan lebar) harus lebih besar dari 1 x 1 piksel.

Selama pelatihan, Amazon Rekognition Custom Labels mengubah ukuran gambar jika salah satu dimensinya lebih besar dari 1280 piksel (gambar sumber tidak terpengaruh). Tinggi dan lebar kotak pembatas yang dihasilkan harus lebih besar dari 1 x 1 piksel. Sebuah lokasi kotak pembatas disimpan dalam annotations array dari lokasi objek JSON Line. Untuk informasi selengkapnya, silakan lihat Lokalisasi objek dalam file manifes


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

Informasi kesalahan ditambahkan ke objek anotasi.

Untuk memperbaiki ERROR _ BOUNDING _ BOX _ TOO _ SMALL

Pilih salah satu opsi berikut.
- Tingkatkan ukuran kotak pembatas yang terlalu kecil.
- Hapus kotak pembatas yang terlalu kecil. Untuk informasi tentang menghapus kotak pembatas, lihatERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES.
- Hapus gambar (JSONGaris) dari manifes.

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

Pesan kesalahan

Ada lebih banyak kotak pembatas daripada maksimum yang diizinkan.

Informasi lain

Ada lebih banyak kotak pembatas daripada batas yang diizinkan (50). Anda dapat menghapus kotak pembatas berlebih di konsol Label Kustom Rekognition Amazon, atau Anda dapat menghapusnya dari Line. JSON

Untuk memperbaiki `ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (Konsol).

Tentukan kotak pembatas mana yang akan dihapus.
Buka konsol Amazon Rekognition di. https://console.aws.amazon.com/rekognition/
Pilih Gunakan Label Kustom.
Pilih Mulai.
Di panel navigasi kiri, pilih proyek yang berisi kumpulan data yang ingin Anda gunakan.
Di bagian Datasets, pilih dataset yang ingin Anda gunakan.
Di halaman galeri kumpulan data, pilih Mulai pelabelan untuk masuk ke mode pelabelan.
Pilih gambar yang ingin Anda hapus dari kotak pembatas.
Pilih Draw bounding box.
Di alat gambar, pilih kotak pembatas yang ingin Anda hapus.
Tekan tombol hapus pada keyboard Anda untuk menghapus kotak pembatas.
Ulangi 2 langkah sebelumnya sampai Anda telah menghapus cukup kotak pembatas.
Pilih Selesai
Pilih Simpan perubahan untuk menyimpan perubahan Anda.
Pilih Keluar untuk keluar dari mode pelabelan.

Untuk memperbaiki ERROR _ TOO _ MANY _ BOUNDING _ BOXES (JSONBaris).

Buka file manifes dan arahkan ke JSON Baris tempat BOXES kesalahan ERROR TOO _ MANY _ BOUNDING _ _ terjadi.

Hapus yang berikut ini untuk setiap kotak pembatas yang ingin Anda hapus.

Hapus annotation objek yang diperlukan dari annotations array.
Hapus confidence objek yang sesuai dari objects array dalam metadata atribut label.
Jika tidak lagi digunakan oleh kotak pembatas lainnya, lepaskan label dari. class-map

Gunakan contoh berikut untuk mengidentifikasi item mana yang akan dihapus.


{
	"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

Pesan Peringatan

Rekaman tidak dianotasi.

Informasi lain

Gambar yang ditambahkan ke kumpulan data menggunakan konsol Label Kustom Rekognition Amazon tidak diberi label. JSONGaris untuk gambar tidak digunakan untuk pelatihan.


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

Untuk memperbaiki WARNING _ UNANNOTATED _ RECORD

Beri label pada gambar dengan menggunakan konsol Amazon Rekognition Custom Labels. Untuk petunjuk, silakan lihat Menetapkan label tingkat gambar ke gambar.

WARNING_TIDAK_ ANNOTATIONS

Pesan Peringatan

Tidak ada anotasi yang disediakan.

Informasi lain

JSONGaris dalam format Pelokalan Objek tidak berisi informasi kotak pembatas, meskipun dianotasi oleh human (). human-annotated = yes JSONGaris ini valid, tetapi tidak digunakan untuk pelatihan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami manifestasi hasil validasi pelatihan dan pengujian.


{
    "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."
        } 
    ]
}

Untuk memperbaiki WARNING _NO_ ANNOTATIONS

Pilih salah satu opsi berikut.
- Tambahkan informasi bounding box (annotations) ke JSON Line. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lokalisasi objek dalam file manifes.
- Hapus gambar (JSONGaris) dari manifes.

WARNING_TIDAK_ _ ATTRIBUTE ANNOTATIONS

Pesan Peringatan

Tidak ada anotasi atribut yang disediakan.

Informasi lain

JSONGaris dalam format Pelokalan Objek tidak berisi informasi anotasi kotak pembatas, meskipun dianotasi oleh human (). human-annotated = yes annotationsArray tidak ada atau tidak dipopuluasikan. JSONGaris ini valid, tetapi tidak digunakan untuk pelatihan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Memahami manifestasi hasil validasi pelatihan dan pengujian.


{
    "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."
        }
    ]
}

Untuk memperbaiki WARNING _NO_ _ ATTRIBUTE ANNOTATIONS

Pilih salah satu opsi berikut.
- Tambahkan satu atau lebih annotation objek kotak pembatas ke JSON Line. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lokalisasi objek dalam file manifes.
- Hapus atribut kotak pembatas.
- Hapus gambar (JSONGaris) dari manifes. Jika atribut kotak pembatas valid lainnya ada di JSON Baris, Anda dapat menghapus hanya atribut kotak pembatas yang tidak valid dari Baris. JSON

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

Pesan Peringatan

Informasi lain

Nilai type bidang tidak groundtruth/image-classification ataugroundtruth/object-detection. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.


{
    "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."
        }
    ]
}

Untuk memperbaiki ERROR _ UNSUPPORTED _ USE _ CASE _ TYPE

Pilih salah satu opsi berikut:
- Ubah nilai type bidang menjadi groundtruth/image-classification ataugroundtruth/object-detection, tergantung pada jenis model yang ingin Anda buat. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat file manifes.
- Hapus gambar (JSONGaris) dari manifes.

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

Informasi lain

Panjang nama label terlalu panjang. Panjang maksimum adalah 256 karakter.

Untuk memperbaiki ERROR _ INVALID _ LABEL _ NAME _ LENGTH

Pilih salah satu opsi berikut:
- Kurangi panjang nama label menjadi 256 karakter atau kurang.
- Hapus gambar (JSONGaris) dari manifes.

Awas Javascript dinonaktifkan atau tidak tersedia di browser Anda.

Untuk menggunakan Dokumentasi AWS, Javascript harus diaktifkan. Lihat halaman Bantuan browser Anda untuk petunjuk.

Konvensi Dokumen

Kesalahan konten manifes terminal

Meningkatkan model yang terlatih

Kesalahan Validasi JSON Jalur Non-Terminal

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_MISSING_SOURCE_REF

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

ERROR_TIDAK_ _ LABEL ATTRIBUTES

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

ERROR_TIDAK_ _ _ VALID LABEL ATTRIBUTES

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

ERROR_ MISSING _ _ CLASS MAP _ ID

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR _ _ MISSING CLASS _ MAP _ID

ERROR_INVALID_JSON_LINE

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_JSON_LINE

ERROR_INVALID_IMAGE

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_IMAGE

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (Konsol)

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (SDK)

ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

ERROR_TIDAK_ _ VALID ANNOTATIONS

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR _ BOUNDING _ BOX _ TOO _ SMALL

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

Pesan kesalahan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (Konsol).

Untuk memperbaiki ERROR _ TOO _ MANY _ BOUNDING _ BOXES (JSONBaris).

WARNING_UNANNOTATED_RECORD

Pesan Peringatan

Informasi lain

Untuk memperbaiki WARNING _ UNANNOTATED _ RECORD

WARNING_TIDAK_ ANNOTATIONS

Pesan Peringatan

Informasi lain

Untuk memperbaiki WARNING _NO_ ANNOTATIONS

WARNING_TIDAK_ _ ATTRIBUTE ANNOTATIONS

Pesan Peringatan

Informasi lain

Untuk memperbaiki WARNING _NO_ _ ATTRIBUTE ANNOTATIONS

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

Pesan Peringatan

Informasi lain

Untuk memperbaiki ERROR _ UNSUPPORTED _ USE _ CASE _ TYPE

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

Untuk memperbaiki `ERROR_MISSING_SOURCE_REF`

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`

Untuk memperbaiki `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`

Untuk memperbaiki `ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`

Untuk memperbaiki `ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE`

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_JSON_LINE`

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_IMAGE`

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (Konsol)

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (SDK)

Untuk memperbaiki `ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX`

Untuk memperbaiki `ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS`

Untuk memperbaiki `ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (Konsol).