Errori di contenuti del manifest terminale

Questo argomento descrive gli elementi Elenco degli errori relativi al contenuto del manifesto del terminale riportati nel riepilogo del manifest. Il riepilogo del manifest include un codice di errore e un messaggio per ogni errore rilevato. Per ulteriori informazioni, consulta Comprendere il riepilogo del manifest. Gli errori relativi al contenuto del manifest terminale non impediscono la segnalazione diElenco di errori di convalida della linea non terminale JSON.

ERROR_ _ _ TOO _ MANY _IN_ INVALID ROWS MANIFEST

Messaggio di errore

Il file manifest contiene troppe righe non valide.

Ulteriori informazioni

Si verifica un ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST errore se ci sono troppe JSON righe che contengono contenuti non validi.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere un errore ERROR_TOO_MANY_INVALID_ROWS_IN_MANIFEST.

Per correggere ERROR _ _ _ TOO _ MANY INVALID _IN_ ROWS MANIFEST

1. Controllate il manifesto per eventuali errori di JSON linea. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida.

2. Correggi JSON le righe con errori Per ulteriori informazioni, consultaErrori di convalida delle JSON linee non terminali.

ERROR_ IMAGES _IN_ MULTIPLE _S3_ BUCKETS

Messaggio di errore

Il file manifest contiene immagini provenienti da più bucket S3.

Ulteriori informazioni

Un manifest può fare riferimento solo a immagini memorizzate in un singolo bucket. Ogni JSON linea memorizza la posizione Amazon S3 di una posizione dell'immagine nel valore di. source-ref Nell'esempio seguente, il nome del bucket è my-bucket.

"source-ref": "s3://my-bucket/images/sunrise.png"

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

Per correggere ERROR_IMAGES_IN_MULTIPLE_S3_BUCKETS

• Assicurati che tutte le tue immagini si trovino nello stesso bucket Amazon S3 e che il valore di source-ref in every JSON Line faccia riferimento al bucket in cui sono archiviate le immagini. In alternativa, scegli un bucket Amazon S3 preferito e rimuovi le JSON righe che source-ref non fanno riferimento al tuo bucket preferito.

ERROR_ _ _ _S3_ INVALID PERMISSIONS IMAGES BUCKET

Messaggio di errore

Le autorizzazioni per il bucket S3 di immagini non sono valide.

Ulteriori informazioni

Le autorizzazioni per il bucket Amazon S3 che contiene le immagini non sono corrette.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

Per correggere ERROR_INVALID_PERMISSIONS_IMAGES_S3_BUCKET

• Controllare i permessi del bucket contenente le immagini. Il valore di source-ref per le immagini contiene la posizione del bucket.

ERROR_ _ _S3_ _ INVALID IMAGES BUCKET OWNER

Messaggio di errore

ID proprietario non valido per il bucket S3 di immagini.

Ulteriori informazioni

Il proprietario del bucket delle immagini di addestramento o di test è diverso dal proprietario del bucket del manifest di addestramento o test. Per individuare il proprietario del bucket, utilizzare il seguente comando.

aws s3api get-bucket-acl --bucket bucket name

OWNERIDDevono corrispondere ai bucket che memorizzano le immagini e i file manifest.

Per correggere ERROR _ _ _S3_ _ INVALID IMAGES BUCKET OWNER

1. Scegliere il proprietario desiderato dei bucket di formazione, test, output e immagini. Il proprietario deve disporre delle autorizzazioni per utilizzare Amazon Rekognition Custom Labels.

2. Per ogni bucket che attualmente non è gestito del proprietario desiderato, creare un nuovo bucket Amazon S3 gestito del proprietario preferito.

3. Copiare il contenuto del vecchio bucket nel nuovo bucket. Per ulteriori informazioni, consulta Come posso copiare oggetti tra bucket Amazon S3?.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_AUTOSPLIT

Messaggio di errore

Il file manifest contiene insufficienti immagini etichettate per etichetta per eseguire la divisione automatica.

Ulteriori informazioni

Durante l'addestramento del modello, è possibile creare un set di dati di test utilizzando il 20% delle immagini di quello di addestramento. ERROR_ _ INSUFFICIENT _ IMAGES _ PER _ LABEL FOR _ AUTOSPLIT si verifica quando non ci sono abbastanza immagini per creare un set di dati di test accettabile.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

Per correggere ERROR _ INSUFFICIENT _ IMAGES _ PER _ LABEL _ FOR AUTOSPLIT

• Aggiungere altre immagini etichettate al datset di allenamento. Puoi aggiungere immagini nella console Amazon Rekognition Custom Labels aggiungendo immagini al set di dati di addestramento o JSON aggiungendo Lines al tuo manifesto di formazione. Per ulteriori informazioni, consulta Gestione di set di dati.

ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_LABELS

Messaggio di errore

Il file manifest contiene troppo poche etichette.

Ulteriori informazioni

I set di dati di addestramento e test hanno un numero minimo richiesto di etichette. Il minimo dipende dal fatto che il datatest addestri o testi un modello per rilevare le etichette a livello di immagine (classificazione), o se il modello rileva le posizioni degli oggetti. Se il datatest di addestramento viene suddiviso per creare un datatest di test, il numero di etichette nel datatest viene determinato dopo la divisione del datatest di addestramento. Per ulteriori informazioni, consulta Linee guida e quote in Riferimenti generali di Amazon Rekognition Custom Labels.

Per correggere ERROR _ _ _ MANIFEST TOO _ FEW (console) LABELS

1. Aggiungere altre nuove etichette al datatest. Per ulteriori informazioni, consulta Gestione etichette.

2. Aggiungere le nuove etichette alle immagini nel datatest. Se il modello rileva etichette a livello di immagine, consultare Assegnazione di etichette a livello di immagine a un'immagine. Se il modello rileva la posizione degli oggetti, consultare Etichettatura degli oggetti con riquadri di delimitazione.

Per correggere ERROR _ MANIFEST _ _ TOO FEW _ LABELS (JSONLinea)

• Aggiungi JSON linee per nuove immagini con nuove etichette. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto. Se il modello rileva etichette a livello di immagine, aggiungere nuovi nomi alle etichette al campo class-name. Ad esempio, l'etichetta per questa immagine è Sunrise.

  {
      "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"
      }
  }

  Se il modello rileva le posizioni degli oggetti, aggiungere nuove etichette aclass-map, come nell'esempio seguente.

  {
  	"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"
  	}
  }

  È necessario mappare la tabella delle classi della mappa sulle annotazioni del riquadro di delimitazione. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS

Messaggio di errore

Il file manifest contiene troppe etichette.

Ulteriori informazioni

Il numero di etichette univoche nel manifest (set di dati) è superiore al limite consentito. Se il set di dati di addestramento viene suddiviso per creare un set di dati di test, il numero di etichette viene determinato dopo la suddivisione.

Per correggere ERROR _ MANIFEST _ _ TOO MANY _ LABELS (Console)

• Rimuovere le etichette dal set di dati. Per ulteriori informazioni, consulta Gestione etichette. Le etichette vengono rimosse automaticamente dalle immagini e dai riquadri di delimitazione del set di dati

Per correggere ERROR _ MANIFEST _ _ TOO MANY _ LABELS (JSONLinea)

• Manifesti con JSON linee a livello di immagine: se l'immagine ha un'unica etichetta, rimuovi le JSON linee per le immagini che utilizzano l'etichetta desiderata. Se la JSON linea contiene più etichette, rimuovete solo l'JSONoggetto per l'etichetta desiderata. Per ulteriori informazioni, consulta Aggiungere più etichette a livello di immagine a un'immagine.

  Manifesti con JSON linee di posizione dell'oggetto: rimuovete il riquadro di delimitazione e le informazioni sull'etichetta associata per l'etichetta che desiderate rimuovere. Eseguite questa operazione per ogni JSON linea che contiene l'etichetta desiderata. È necessario rimuovere l'etichetta dalla array class-map e dagli oggetti corrispondenti nell'array objects e annotations. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

ERROR_INSUFFICIENT_LABEL_OVERLAP

Messaggio di errore

Sovrapposizione delle etichette inferiore al {}% tra i file manifest di addestramento e test.

Ulteriori informazioni

Esiste una sovrapposizione inferiore al 50% tra i nomi delle etichette dei set di dati di test e quelli di addestramento.

Per correggere ERROR _ INSUFFICIENT _ LABEL _ OVERLAP (Console)

• Rimuovere le etichette dal set di dati di addestramento. In alternativa, aggiungere altre etichette comuni al set di dati di test. Per ulteriori informazioni, consulta Gestione etichette. Le etichette vengono rimosse automaticamente dalle immagini e dai riquadri di delimitazione del set di dati

Per correggere ERROR _ _ INSUFFICIENT LABEL _ OVERLAP rimuovendo le etichette dal set di dati di addestramento (JSONLine)

• Manifesti con JSON linee a livello di immagine: se l'immagine ha una singola etichetta, rimuovi la JSON linea per l'immagine che utilizza l'etichetta desiderata. Se la JSON linea contiene più etichette, rimuovete solo l'JSONoggetto per l'etichetta desiderata. Per ulteriori informazioni, consulta Aggiungere più etichette a livello di immagine a un'immagine. Eseguite questa operazione per ogni JSON riga del manifesto che contiene l'etichetta che desiderate rimuovere.

  Manifesti con JSON linee di posizione dell'oggetto: rimuovete il riquadro di delimitazione e le informazioni sull'etichetta associata per l'etichetta che desiderate rimuovere. Eseguite questa operazione per ogni JSON linea che contiene l'etichetta desiderata. È necessario rimuovere l'etichetta dalla array class-map e dagli oggetti corrispondenti nell'array objects e annotations. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

Per correggere ERROR _ INSUFFICIENT _ LABEL _ OVERLAP aggiungendo etichette comuni al set di dati di test (JSONLine)

• Aggiungi JSON linee al set di dati di test che includono immagini etichettate con etichette già presenti nel set di dati di addestramento. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

ERROR_MANIFEST_TOO_FEW_USABLE_LABELS

Messaggio di errore

Il file manifest ha troppo poche etichette utilizzabili.

Ulteriori informazioni

Un manifesto di addestramento può contenere JSON linee in formato etichetta a livello di immagine e in formato di posizione dell'oggetto. A seconda del tipo di JSON linee presenti nel manifesto di formazione, Amazon Rekognition Custom Labels sceglie di creare un modello che rileva le etichette a livello di immagine o un modello che rileva le posizioni degli oggetti. Amazon Rekognition Custom Labels filtra i JSON record validi per JSON le righe che non sono nel formato scelto. ERROR_ _ MANIFEST _ TOO _ FEW USABLE _ LABELS si verifica quando il numero di etichette nel manifesto del tipo di modello scelto è insufficiente per addestrare il modello.

È necessaria almeno 1 etichetta per addestrare un modello che rileva le etichette a livello di immagine. Sono necessarie almeno 2 etichette per addestrare un modello che posizioni l’oggetto.

Per correggere ERROR _ MANIFEST _ TOO _ _ FEW USABLE _ LABELS (Console)

1. Controllare use_case il campo nel riepilogo del manifest.

2. Aggiungere altre etichette al set di dati di addestramento per il caso d'uso (livello di immagine o localizzazione dell'oggetto) che corrisponda al valore di use_case. Per ulteriori informazioni, consulta Gestione etichette. Le etichette vengono rimosse automaticamente dalle immagini e dai riquadri di delimitazione del set di dati

Per correggere ERROR _ MANIFEST _ TOO _ FEW USABLE _ LABELS (JSONLinea)

1. Controllare use_case il campo nel riepilogo del manifest.

2. Aggiungere altre etichette al set di dati di addestramento per il caso d'uso (livello di immagine o localizzazione dell'oggetto) che corrisponda al valore di use_case. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

ERROR_INSUFFICIENT_USABLE_LABEL_OVERLAP

Messaggio di errore

Sovrapposizione delle etichette utilizzabili inferiore al {}% tra i file manifest di addestramento e test.

Ulteriori informazioni

Un manifesto di addestramento può contenere JSON linee in formato etichetta a livello di immagine e in formato di posizione dell'oggetto. A seconda dei formati presenti nel manifest di addestramento, Amazon Rekognition Custom Labels sceglie di creare un modello che rilevi le etichette a livello di immagine o uno che rileva le posizioni degli oggetti. Amazon Rekognition Custom Labels non JSON utilizza JSON record validi per le linee che non sono nel formato del modello scelto. ERROR_ INSUFFICIENT _ _ USABLE LABEL _ OVERLAP si verifica quando c'è una sovrapposizione inferiore al 50% tra le etichette di test e di formazione utilizzate.

Per correggere ERROR _ _ INSUFFICIENT _ USABLE LABEL _ OVERLAP (Console)

• Rimuovere le etichette dal set di dati di addestramento. In alternativa, aggiungere altre etichette comuni al set di dati di test. Per ulteriori informazioni, consulta Gestione etichette. Le etichette vengono rimosse automaticamente dalle immagini e dai riquadri di delimitazione del set di dati

Per correggere ERROR _ _ INSUFFICIENT _ USABLE LABEL _ OVERLAP rimuovendo le etichette dal set di dati di addestramento (JSONLine)

• Set di dati utilizzati per rilevare le etichette a livello di immagine: se l'immagine ha una singola etichetta, rimuovi la JSON linea per l'immagine che utilizza l'etichetta desiderata. Se la JSON linea contiene più etichette, rimuovi solo l'JSONoggetto per l'etichetta desiderata. Per ulteriori informazioni, consulta Aggiungere più etichette a livello di immagine a un'immagine. Eseguite questa operazione per ogni JSON riga del manifesto che contiene l'etichetta che desiderate rimuovere.

  Set di dati utilizzati per rilevare le posizioni degli oggetti: rimuovere il riquadro di delimitazione e le informazioni sull'etichetta associata per quella che si desidera rimuovere. Fate questa operazione per ogni JSON riga che contiene l'etichetta desiderata. È necessario rimuovere l'etichetta dalla array class-map e dagli oggetti corrispondenti nell'array objects e annotations. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

Per correggere ERROR _ INSUFFICIENT _ _ USABLE LABEL _ OVERLAP aggiungendo etichette comuni al set di dati di test (JSONLine)

• Aggiungi JSON linee al set di dati di test che includono immagini etichettate con etichette già presenti nel set di dati di addestramento. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

ERROR_ _ _S3_ FAILED IMAGES COPY

Messaggio di errore

Impossibile copiare le immagini dal bucket S3.

Ulteriori informazioni

Il servizio non è stato in grado di copiare nessuna delle immagini nel tuo set di dati.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.

Per correggere ERROR _ _ _S3_ FAILED IMAGES COPY

1. Controllare i permessi delle tue immagini.

2. Se lo stai utilizzando AWS KMS, controlla la policy del bucket. Per ulteriori informazioni, consulta Decrittografia dei file crittografati con AWS Key Management Service.

Il file manifest contiene troppi errori terminali.

Ci sono troppe JSON righe con errori di contenuto del terminale.

Per correggere ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR

• Riduci il numero di JSON righe (immagini) con errori di contenuto del terminale. Per ulteriori informazioni, consulta Errori di contenuti del manifest terminale.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per correggere questo errore.