Errori di convalida delle JSON linee non terminali - Rekognition
ERROR_MISSING_SOURCE_REFERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMATERROR_NO_ _ LABEL ATTRIBUTESERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMATERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMATERROR_NO_ _ _ VALID LABEL ATTRIBUTESERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCEERROR_ MISSING _ CLASS _ MAP _IDERROR_INVALID_JSON_LINEERROR_INVALID_IMAGEERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSIONERROR_INVALID_BOUNDING_BOXERROR_NO_ _ VALID ANNOTATIONSERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALLERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXESWARNING_UNANNOTATED_RECORDWARNING_NO_ ANNOTATIONSWARNING_NO_ _ ATTRIBUTE ANNOTATIONSERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPEERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Errori di convalida delle JSON linee non terminali

Questo argomento elenca gli errori di convalida della JSON linea non terminali segnalati da Amazon Rekognition Custom Labels durante la formazione. Gli errori sono riportati nel manifest di convalida di addestramento e test. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida. Puoi correggere un errore di Line non terminale aggiornando la JSON JSON linea nel file manifest di training o test. Potete anche rimuovere JSON Line dal manifest, ma così facendo potreste ridurre la qualità del modello. Se sono presenti molti errori di convalida non terminali, potrebbe essere più semplice ricreare il file manifest. In genere, gli errori di convalida si verificano nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto. Per informazioni sulla convalida DNS, consultare Correzione degli errori di addestramento. Alcuni errori possono essere corretti utilizzando la console Amazon Rekognition Custom Labels.

ERROR_MISSING_SOURCE_REF

Messaggio di errore

Manca la chiave source-ref.

Ulteriori informazioni

Il source-ref campo JSON Linea fornisce la posizione di un'immagine in Amazon S3. Questo errore si verifica quando manca la chiave source-ref o è stata digitata in modo errato. In genere, questo errore si verifica nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_MISSING_SOURCE_REF

  1. Verificare che la source-ref chiave sia presente e che sia stata scritta correttamente. Una source-ref chiave e un valore completi sono simili ai seguenti. è "source-ref": "s3://bucket/path/image".

  2. Aggiorna la source-ref chiave nella JSON riga. In alternativa, rimuovete la JSON riga dal file manifesto.

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

ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

Messaggio di errore

Il formato del valore source-ref non è valido.

Ulteriori informazioni

La source-ref chiave è presente nella JSON riga, ma lo schema del percorso Amazon S3 non è corretto. Ad esempio, il percorso è https://.... invece di S3://..... Un FORMAT errore ERROR _ INVALID _ SOURCE _ REF _ si verifica in genere nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

  1. Verificare che lo schema sia "source-ref": "s3://bucket/path/image". Ad esempio "source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg".

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per risolvere questo problema. ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT

ERROR_NO_ _ LABEL ATTRIBUTES

Messaggio di errore

Nessun attributo di etichetta trovato.

Ulteriori informazioni

L'attributo etichetta o il nome -metadata chiave dell'attributo etichetta (o entrambi) non sono validi o mancano. Nell'esempio seguente, ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES si verifica ogni volta che mancano il tasto bounding-box o bounding-box-metadata (o entrambi). Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

{
	"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"
	}
}

In genere, un errore ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES si verifica in un file manifest creato manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Correggere ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES

  1. Verificare che siano presenti le chiavi dell'identificatore dell'attributo dell'etichetta e di quello -metadata e che i nomi delle chiavi siano scritti correttamente.

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifest.

Non si può utilizzare la console Amazon Rekognition Custom Labels per risolvere ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES.

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

Messaggio di errore

Il formato dell'attributo di etichetta {} non è valido.

Ulteriori informazioni

Lo schema per la chiave dell'attributo etichetta manca o non valido. Un FORMAT errore ERROR INVALID _ _ LABEL _ ATTRIBUTE _ si verifica in genere nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, vedereCreazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

  1. Verificate che la sezione JSON Line per la chiave dell'attributo label sia corretta. Nel seguente esempio di posizione dell'oggetto, gli oggetti image_size e annotations devono essere corretti. La chiave dell'attributo etichetta è denominata 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
		}]
	},

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifest.

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

ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT

Messaggio di errore

Il formato dell'etichetta attributemetadata non è valido.

Ulteriori informazioni

Lo schema per la chiave dei metadati dell'attributo etichetta manca o non valido. Un FORMAT errore ERROR INVALID _ LABEL _ _ ATTRIBUTE _ METADATA _ si verifica in genere nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT

  1. Verificate che lo schema JSON Line per la chiave di metadati dell'attributo label sia simile all'esempio seguente. La chiave dei metadati dell'attributo etichetta è denominata 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"
	}

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifest.

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

ERROR_NO_ _ _ VALID LABEL ATTRIBUTES

Messaggio di errore

Non è stato trovato nessun attributo di etichetta valido.

Ulteriori informazioni

Non sono stati trovati attributi di etichetta validi nella JSON riga. Amazon Rekognition Custom Labels controlla sia l'attributo dell'etichetta che l'identificatore dell'attributo dell'etichetta. Un FORMAT errore ERROR INVALID _ _ LABEL _ ATTRIBUTE _ si verifica in genere nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, vedereCreazione di un file manifesto.

Se una JSON riga non è in un formato SageMaker manifesto supportato, Amazon Rekognition Custom Labels la JSON contrassegna come non valida ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES e viene segnalato un errore. Attualmente, Amazon Rekognition Custom Labels supporta i formati di classificazione del lavoro e del riquadro di delimitazione. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

Per correggere ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES

  1. Verifica che la chiave dell'attributo JSON for the label e i metadati dell'attributo label siano corretti.

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifest. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

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

ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE

Messaggio di errore

In uno o più riquadri di delimitazione manca un valore di confidenza.

Ulteriori informazioni

Manca la chiave di confidenza per uno o più riquadri di delimitazione della posizione dell'oggetto. La chiave di confidenza per un riquadro di delimitazione si trova nei metadati degli attributi dell’etichetta, come si vede nell'esempio seguente. Un CONFIDENCE errore ERROR MISSING _ BOUNDING _ _ BOX _ si verifica in genere nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

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

  1. Verificare che l'array objects nell'attributo etichetta contenga lo stesso numero di chiavi di confidenza quanti sono gli oggetti nell'array annotations degli attributi etichetta.

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifest.

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

ERROR_ MISSING _ CLASS _ MAP _ID

Messaggio di errore

Nella mappa delle classi mancano uno o più ID di classe.

Ulteriori informazioni

La class_id in un oggetto di annotazione (riquadro di delimitazione) non ha una voce corrispondente nella mappa della classe dei metadati dell'attributo etichetta (class-map). Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest. Un errore ERROR _ MISSING _ CLASS _ MAP _ID si verifica in genere nei file manifest creati manualmente.

Per correggere ERROR _ _ MISSING CLASS _ _ID MAP

  1. Verificare che il valore class_id di ogni oggetto di annotazione (riquadro di delimitazione) abbia un valore corrispondente nell'array class-map, come si vede nell'esempio seguente. L'array annotations e class_map devono avere lo stesso numero di elementi.

    {
	"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"
	}
}

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifesto.

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

ERROR_INVALID_JSON_LINE

Messaggio di errore

La JSON riga ha un formato non valido.

Ulteriori informazioni

Nella JSON Linea è stato trovato un personaggio inaspettato. La JSON riga viene sostituita con una nuova JSON riga che contiene solo le informazioni sull'errore. Un LINE errore ERROR INVALID _ _ JSON _ si verifica in genere nei file manifest creati manualmente. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

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

Per correggere ERROR_INVALID_JSON_LINE

  1. Apri il file manifest e vai alla JSON riga in cui si verifica l'LINEerrore ERROR INVALID JSON _ _ _.

  2. Verifica che la JSON riga non contenga caratteri non validi e che non manchino , caratteri obbligatori ; o obbligatori.

  3. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifesto.

ERROR_INVALID_IMAGE

Messaggio di errore

L'immagine non è valida. Controllare il percorso S3 e/o le proprietà dell'immagine.

Ulteriori informazioni

Il file source-ref di riferimento non è un'immagine valida. Le potenziali cause includono le proporzioni, le dimensioni e il formato dell'immagine.

Per ulteriori informazioni, consulta Linee guida e quote in Riferimenti generali di Amazon Rekognition Custom Labels.

Correggere ERROR_INVALID_IMAGE

  1. Verificare quanto segue:

    • Le proporzioni dell'immagine sono inferiori a 20:1.

    • Le dimensioni dell'immagine sono superiori a 15 MB

    • L'immagine è in PNG nostro JPEG formato.

    • Il percorso dell'immagine in source-ref è corretto.

    • La dimensione minima dell'immagine è maggiore di 64x64 pixel.

    • La dimensione massima dell'immagine è inferiore a 4096x4096 pixel.

  2. Aggiorna o rimuovi la JSON riga nel file manifesto.

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

ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION

Messaggio di errore

La(e) dimensione(i) dell'immagine non è conforme alle dimensioni consentite.

Ulteriori informazioni

L'immagine source-ref di riferimento non è conforme alle dimensioni consentite per l'immagine. La dimensione minima è di 64 pixel. La dimensione massima è di 4096 pixel. ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSIONviene riportato per le immagini con riquadri di delimitazione.

Per ulteriori informazioni, consulta Linee guida e quote in Riferimenti generali di Amazon Rekognition Custom Labels.

Per correggere ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (Console)

  1. Aggiornare l'immagine nel bucket Amazon S3 con le dimensioni che Amazon Rekognition Custom Labels può elaborare.

  2. Nella console Amazon Rekognition Custom Labels procedere come segue:

    1. Rimuovere i riquadri di delimitazione esistenti dall'immagine.

    2. Aggiungere nuovamente i riquadri di delimitazione all'immagine.

    3. Salvare le modifiche.

    Per ulteriori informazioni, consultare Etichettatura degli oggetti con riquadri di delimitazione.

Per correggere ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION (SDK)

  1. Aggiornare l'immagine nel bucket Amazon S3 con le dimensioni che Amazon Rekognition Custom Labels può elaborare.

  2. Ottieni la JSON linea esistente per l'immagine chiamando ListDatasetEntries. Per il parametro di input SourceRefContains, specificare la posizione Amazon S3 e il nome file dell'immagine.

  3. Chiama UpdateDatasetEntriese fornisci la JSON linea per l'immagine. Assicurarsi che il valore di source-ref corrisponda alla posizione dell'immagine nel bucket Amazon S3. Aggiornare le annotazioni del riquadro di delimitazione in modo che corrispondano alle dimensioni del riquadro di delimitazione necessarie per l'immagine aggiornata.

    {
	"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

Messaggio di errore

Il riquadro di delimitazione ha valori fuori frame.

Ulteriori informazioni

Le informazioni del riquadro di delimitazione specificano un'immagine che è fuori dal frame dell'immagine o contiene valori negativi.

Per ulteriori informazioni, consulta Linee guida e quote in Riferimenti generali di Amazon Rekognition Custom Labels.

Per correggere ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX

  1. Controllare i valori dei riquadri di delimitazione nell'annotationsarray. 

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

  2. Aggiorna o, in alternativa, rimuovi la JSON riga dal file manifest.

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

ERROR_NO_ _ VALID ANNOTATIONS

Messaggio di errore

Nessuna annotazione valida trovata.

Ulteriori informazioni

Nessuno degli oggetti di annotazione nella JSON linea contiene informazioni valide sul riquadro di delimitazione.

Per correggere ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS

  1. Aggiornare l'array annotations per includere oggetti validi nel riquadro di delimitazione. Inoltre, verificare che le informazioni del riquadro di delimitazione corrispondenti (confidence e class_map) nei metadati degli attributi dell'etichetta siano corrette. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

    {
	"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"
	}
}

  2. Aggiorna o, in alternativa, rimuovi la JSON linea dal file manifesto.

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

ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL

Messaggio di errore

L'altezza e la larghezza del riquadro di delimitazione sono troppo piccole.

Ulteriori informazioni

Le dimensioni del riquadro di delimitazione (altezza e larghezza) devono essere maggiori di 1x1 pixel.

Durante l’addestramento, Amazon Rekognition Custom Labels ridimensiona un'immagine se una delle dimensioni è superiore a 1280 pixel (le immagini di origine non sono interessate). L'altezza e la larghezza del riquadro di delimitazione risultanti devono essere superiori a 1x1 pixel. La posizione di un riquadro di delimitazione viene memorizzata nell'annotationsarray di una JSON linea di posizione dell'oggetto. Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest 

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

Le informazioni sull'errore vengono aggiunte all'oggetto di annotazione.

Per correggere ERROR _ BOUNDING _ BOX _ TOO SMALL

  • Selezionare una delle seguenti opzioni.

    • Aumentare le dimensioni dei riquadri di delimitazione troppo piccoli.

    • Rimuovere i riquadri di delimitazione troppo piccoli. Per informazioni sulla rimozione di un riquadro di selezione, consultare ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES.

    • Rimuove l'immagine (JSONLine) dal manifesto.

ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES

Messaggio di errore

Il numero di riquadri di delimitazione è superiore al numero massimo consentito.

Ulteriori informazioni

Il numero di riquadri di delimitazione è superiore al limite consentito (50). Puoi rimuovere i riquadri di delimitazione in eccesso nella console Amazon Rekognition Custom Labels oppure puoi rimuoverli dalla linea. JSON

Per correggere ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES (Console).

  1. Decidere quali riquadri di delimitazione rimuovere.

  2. Apri la console Amazon Rekognition all'indirizzo. https://console.aws.amazon.com/rekognition/

  3. Scegli Usa etichette personalizzate.

  4. Scegli Avvia.

  5. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegliere il progetto che contiene il set di dati da utilizzare.

  6. Nella sezione Set di dati scegliere il dataset da utilizzare.

  7. Nella pagina della galleria del set di dati, scegliere Start labeling (Avvia etichettatura) per accedere alla modalità di etichettatura.

  8. Selezionare l'immagine da cui si desidera rimuovere i riquadri di delimitazione.

  9. Scegliere Disegnare riquadro di delimitazione.

  10. Nello strumento di disegno, scegliere il riquadro di delimitazione che si desidera eliminare.

  11. Premere il tasto di cancellazione sulla tastiera per eliminare il riquadro di delimitazione.

  12. Ripetere i 2 passaggi precedenti finché non si eliminerà un numero sufficiente di riquadri di delimitazione.

  13. Seleziona Done (Fatto).

  14. Per salvare le modifiche, scegliere Salva modifiche.

  15. Scegliere Esci per uscire dalla modalità di etichettatura.

Per correggere ERROR _ _ _ TOO MANY BOUNDING _ BOXES (JSONLine).

  1. Apri il file manifest e vai alla JSON riga in cui si verifica l'BOXESerrore ERROR TOO MANY _ BOUNDING _ _ _.

  2. Rimuovere quanto segue per ogni riquadro di delimitazione che si desidera rimuovere.

    • Rimuove l'oggetto annotation richiesto dall'array annotations.

    • Rimuove l'oggetto confidence corrispondente dall'array objects nei metadati dell'attributo etichetta.

    • Se non è più utilizzato da altri riquadri di delimitazione, rimuovere l'etichetta da class-map.

    Seguire l'esempio seguente per identificare gli elementi da rimuovere.

    {
	"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

Messaggio di avviso

Il record non è annotato.

Ulteriori informazioni

Un'immagine aggiunta a un set di dati utilizzando la console Amazon Rekognition Custom Labels non è stata etichettata. La JSON linea dell'immagine non viene utilizzata per l'allenamento. 

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

WARNING_NO_ ANNOTATIONS

Messaggio di avviso

Nessuna annotazione fornita.

Ulteriori informazioni

Una JSON riga in formato Object Localization non contiene alcuna informazione sul bounding box, nonostante sia stata annotata da un essere umano (). human-annotated = yes La JSON linea è valida, ma non viene utilizzata per l'allenamento. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida. 

{
    "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."
        } 
    ]
}
Per correggere WARNING _NO_ ANNOTATIONS

  • Selezionare una delle seguenti opzioni.

WARNING_NO_ _ ATTRIBUTE ANNOTATIONS

Messaggio di avviso

Nessuna annotazione di attributo fornita.

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Una JSON riga in formato Object Localization non contiene alcuna informazione di annotazione del bounding box, nonostante sia stata annotata da un essere umano (). human-annotated = yes L'array annotations non è presente o non è compilato. La JSON linea è valida, ma non viene utilizzata per l'allenamento. Per ulteriori informazioni, consulta Comprensione dei manifest dei risultati dell’addestramento e dei test di convalida. 

{
    "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."
        }
    ]
}
Per correggere WARNING _NO_ _ ATTRIBUTE ANNOTATIONS

  • Selezionare una delle seguenti opzioni.

    • Aggiunge uno o più annotation oggetti del riquadro di delimitazione alla Linea. JSON Per ulteriori informazioni, consulta Localizzazione di oggetti nei file manifest.

    • Rimuovere l'attributo riquadro di delimitazione.

    • Rimuovi l'immagine (JSONLine) dal manifesto. Se nella JSON Linea esistono altri attributi validi del riquadro di delimitazione, potete invece rimuovere solo l'attributo del riquadro di delimitazione non valido dalla Linea. JSON

ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE

Messaggio di avviso

Ulteriori informazioni

Il valore del campo type non è groundtruth/image-classification o groundtruth/object-detection. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto. 

{
    "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."
        }
    ]
}
Per correggere ERROR _ _ _ UNSUPPORTED USE CASE TYPE

  • Selezionare una delle seguenti opzioni:

    • Modificare il valore del type campo in groundtruth/image-classification ogroundtruth/object-detection, a seconda del tipo di modello che si desidera creare. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un file manifesto.

    • Rimuove l'immagine (JSONLine) dal manifesto.

ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH

Ulteriori informazioni

La lunghezza del nome di un'etichetta è troppo lunga. La lunghezza massima è 256 caratteri.

Per correggere ERROR INVALID _ LABEL _ NAME _ LENGTH

  • Selezionare una delle seguenti opzioni:

    • Ridurre la lunghezza del nome dell'etichetta a 256 caratteri o meno.

    • Rimuove l'immagine (JSONLine) dal manifesto.