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Erros terminais
Há dois tipos de erros de terminal: erros de arquivo que causam falha na criação do conjunto de dados e erros de conteúdo que o Amazon Rekognition Custom Labels remove do conjunto de dados. A criação do conjunto de dados falhará se houver muitos erros de conteúdo.
Erros terminais no arquivo
A seguir estão os erros de arquivo. É possível obter informações sobre erros de arquivo chamando DescribeDataset e verificando os campos Status e StatusMessage. Para ver um código demonstrativo, consulte Como descrever um conjunto de dados (SDK).
ERROR_MANIFEST_INACCESSIBLE_OR_UNSUPPORTED_FORMAT
Mensagem de erro
A extensão ou o conteúdo do arquivo de manifesto são inválidos.
O arquivo de manifesto de treinamento ou teste não tem uma extensão de arquivo ou seu conteúdo é inválido.
Para corrigir o erro ERROR_MANIFEST_INACCESSIBLE_OR_UNSUPPORTED_FORMAT
Verifique as seguintes possíveis causas nos arquivos de manifesto de treinamento e teste.
O arquivo de manifesto não tem uma extensão. Por convenção, a extensão do arquivo é
.manifest.Não foi possível encontrar o bucket ou a chave do Amazon S3 para o arquivo de manifesto.
ERROR_MANIFEST_SIZE_TOO_LARGE
Mensagem de erro
O tamanho do arquivo de manifesto excede o tamanho máximo permitido.
O tamanho do arquivo do manifesto de treinamento ou teste (em bytes) é muito grande. Para ter mais informações, consulte Diretrizes e cotas no Amazon Rekognition Custom Labels. Um arquivo de manifesto pode ter menos do que o número máximo de linhas JSON e ainda exceder o tamanho máximo do arquivo.
Não é possível pode usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir o erro O tamanho do arquivo de manifesto excede o tamanho máximo permitido.
Para corrigir o erro ERROR_MANIFEST_SIZE_TOO_LARGE
Verifique quais manifestos de treinamento e teste excedem o tamanho máximo do arquivo.
Reduza o número de linhas JSON nos arquivos de manifesto que são muito grandes. Para ter mais informações, consulte Criar um arquivo de manifesto.
ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM
Mensagem de erro
O arquivo de manifesto tem muitas linhas.
Mais informações
O número de linhas JSON (número de imagens) no arquivo de manifesto é maior que o limite permitido. O limite é diferente para modelos em nível de imagem e modelos de localização de objetos. Para ter mais informações, consulte Diretrizes e cotas no Amazon Rekognition Custom Labels.
Os erros de linha JSON são validados até que o número de linhas JSON atinja o limite de ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM.
Não é possível usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir o erro ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM.
Para corrigir ERROR_MANIFEST_ROWS_EXCEEDS_MAXIMUM
Reduza o número de linhas JSON no manifesto. Para ter mais informações, consulte Criar um arquivo de manifesto.
ERROR_INVALID_PERMISSIONS_MANIFEST_S3_BUCKET
Mensagem de erro
As permissões de bucket do S3 estão incorretas.
O Amazon Rekognition Custom Labels não tem permissões para um ou mais buckets que contêm os arquivos de manifesto de treinamento e teste.
Não é possível usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir este erro.
Para corrigir o erro ERROR_INVALID_PERMISSIONS_MANIFEST_S3_BUCKET
Verifique as permissões dos buckets contendo os manifestos de treinamento e teste. Para ter mais informações, consulte Etapa 2: configure as permissões do console do Amazon Rekognition Custom Labels.
ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR
Mensagem de erro
O arquivo de manifesto tem muitos erros terminais.
Para corrigir ERROR_TOO_MANY_RECORDS_IN_ERROR
Reduza o número de linhas JSON (imagens) com erros terminais de conteúdo. Para ter mais informações, consulte Erros terminais de conteúdo do manifesto.
Não é possível usar o console do Amazon Rekognition Custom Labels para corrigir este erro.
ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS
Mensagem de erro
O arquivo de manifesto tem muitos rótulos.
Mais informações
O número de rótulos exclusivos no manifesto (conjunto de dados) é maior do que o limite permitido. Se o conjunto de dados de treinamento for dividido para criar um conjunto de dados de teste, o número de rótulos será determinado após a divisão.
Para corrigir ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS (console)
Remova os rótulos do conjunto de dados. Para ter mais informações, consulte Como gerenciar rótulos. Os rótulos são removidos automaticamente das imagens e das caixas delimitadoras em seu conjunto de dados.
Para corrigir ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS (linha JSON)
Manifestos com linhas JSON em nível de imagem: se a imagem tiver um único rótulo, remova a linha JSON das imagens que usa o rótulo desejado. Se a linha JSON contiver vários rótulos, remova somente o objeto JSON do rótulo desejado. Para ter mais informações, consulte Como adicionar vários rótulos em nível de imagem a uma imagem.
Manifestos com linhas JSON de localização do objeto: remova a caixa delimitadora e as informações de rótulo associadas ao rótulo que você deseja remover. Faça isso para cada linha JSON que contém o rótulo desejado. É necessário remover o rótulo da matriz
class-mape os objetos correspondentes na matrizobjectseannotations. Para ter mais informações, consulte Localização de objetos em arquivos de manifesto.
ERROR_INSUFFICIENT_IMAGES_PER_LABEL_FOR_DISTRIBUTE
Mensagem de erro
O arquivo de manifesto não tem imagens rotuladas suficientes para distribuir o conjunto de dados.
A distribuição do conjunto de dados ocorre quando o Amazon Rekognition Custom Labels divide um conjunto de dados de treinamento para criar um conjunto de dados de teste. Também é possível dividir um conjunto de dados chamando a API DistributeDatasetEntries.
Para corrigir o erro ERROR_MANIFEST_TOO_MANY_LABELS
Adicione mais imagens rotuladas ao conjunto de dados de treinamento.
Erros terminais de conteúdo
A seguir estão os erros terminais de conteúdo. Durante a criação do conjunto de dados, as imagens com erros terminais de conteúdo são removidas do conjunto de dados. O conjunto de dados ainda pode ser usado para treinamento. Se houver muitos erros de conteúdo, a criação do conjunto de dados falhará. Os erros terminais de conteúdo relacionados às operações do conjunto de dados não são exibidos no console nem retornados de DescribeDataset ou outra API. Se perceber que imagens ou anotações estão faltando em seus conjuntos de dados, verifique os seguintes problemas nos arquivos de manifesto do conjunto de dados:
O comprimento de uma linha JSON é muito longo. O tamanho máximo é de 100 mil caracteres.
O valor
source-refestá ausente em uma linha JSON.O formato de um valor
source-refem uma linha JSON é inválido.O conteúdo de uma linha JSON não é válido.
O valor de um campo
source-refaparece mais de uma vez. Uma imagem só pode ser referenciada uma vez em um conjunto de dados.
Para obter informações sobre o campo source-ref, consulte Criar um arquivo de manifesto.
