准备要分类的图片训练数据

本页面介绍了如何准备图片训练数据，以便在 Vertex AI 数据集中使用以训练图片分类模型。

以下目标部分包含有关数据要求、输入/输出架构文件以及架构定义的数据导入文件（JSON 行和 CSV）的信息。

单标签分类

数据要求

  • 训练数据：训练模型时，系统支持以下图片格式。Vertex AI API 预处理这些导入的图片后，它们将作为用于训练模型的数据。文件大小上限为 30MB。
    • JPEG
    • GIF
    • PNG
    • BMP
    • ICO
  • 预测数据：请求对模型执行预测（查询）时，系统支持以下图片格式。文件大小上限为 1.5MB。
    • JPEG
    • GIF
    • PNG
    • WEBP
    • BMP
    • TIFF
    • ICO

    用于训练 AutoML 模型的图像数据的最佳做法

    以下最佳做法适用于使用 AutoML 训练模型的数据集。

  • AutoML 模型针对真实物体的照片进行了优化。
  • 训练数据应尽可能接近要对其执行预测的数据。例如，如果您的使用场景涉及模糊的低分辨率图片（例如来自监控摄像头的图片），则训练数据应由模糊的低分辨率图片组成。一般来说，您还应该考虑为训练图片提供多种角度、分辨率和背景。
  • Vertex AI 模型通常不能预测人类无法分配的标签。因此，如果一个人经过训练，仍无法在观看图片 1-2 秒后分配标签，那么模型可能也无法通过训练达到此目的。
  • 我们建议在每个标签下提供大约 1000 张训练图片。每个标签至少应有 10 个训练视频或视频片段。一般来说，每个标签下需要有更多示例，才能训练可为每个图片添加多个标签的模型，这种情况下得分也更难以解读。
  • 如果最常见标签下的图片数量不超过最罕见标签下图片数量的 100 倍，则模型的效果最佳。建议移除出现频率极低的标签。
  • 考虑添加一个 None_of_the_above 标签以及与您定义的任何标签都不匹配的图片。例如，对于花卉数据集，请添加不属于已加标签的品种的花卉图片，并将它们标记为 None_of_the_above。

YAML 架构文件

使用以下可公开访问的架构文件导入单标签图片分类注释。此架构文件规定数据输入文件的格式。此文件的结构遵循 OpenAPI 架构。

gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/image_classification_single_label_io_format_1.0.0.yaml

完整架构文件

title: ImageClassificationSingleLabel
description: >
 Import and export format for importing/exporting images together with
 single-label classification annotation. Can be used in
 Dataset.import_schema_uri field.
type: object
required:
- imageGcsUri
properties:
 imageGcsUri:
   type: string
   description: >
     A Cloud Storage URI pointing to an image. Up to 30MB in size.
     Supported file mime types: `image/jpeg`, `image/gif`, `image/png`,
     `image/webp`, `image/bmp`, `image/tiff`, `image/vnd.microsoft.icon`.
 classificationAnnotation:
   type: object
   description: Single classification Annotation on the image.
   properties:
     displayName:
       type: string
       description: >
         It will be imported as/exported from AnnotationSpec's display name,
         i.e. the name of the label/class.
     annotationResourceLabels:
       description: Resource labels on the Annotation.
       type: object
       additionalProperties:
         type: string
 dataItemResourceLabels:
   description: Resource labels on the DataItem.
   type: object
   additionalProperties:
     type: string

输入文件

JSON 行

每行上的 JSON 代码：


{
  "imageGcsUri": "gs://bucket/filename.ext",
  "classificationAnnotation": {
    "displayName": "LABEL",
    "annotationResourceLabels": {
        "aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name": "displayName",
        "env": "prod"
      }
   },
  "dataItemResourceLabels": {
    "aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training/test/validation"
  }
}

字段说明：

  • imageGcsUri - 唯一的必填字段。
  • annotationResourceLabels - 可以包含任意数量的键值对字符串。系统保留的唯一键值对如下：
    • "aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name" : "value"

    其中 value 是数据集中现有注释集的显示名之一。

  • dataItemResourceLabels - 可以包含任意数量的键值对字符串。下面是唯一的系统预留键值对，用于指定数据项的机器学习使用集：
    • "aiplatform.googleapis.com/ml_use" : "training/test/validation"

示例 JSON 行 - image_classification_single_label.jsonl：


{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename1.jpeg",  "classificationAnnotation": {"displayName": "daisy"}, "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "test"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename2.gif",  "classificationAnnotation": {"displayName": "dandelion"}, "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename3.png",  "classificationAnnotation": {"displayName": "roses"}, "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename4.bmp",  "classificationAnnotation": {"displayName": "sunflowers"}, "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename5.tiff",  "classificationAnnotation": {"displayName": "tulips"}, "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "validation"}}
...

CSV

CSV 格式：

[ML_USE],GCS_FILE_PATH,[LABEL]
列的列表
  • ML_USE（可选）- 在训练模型时用于拆分数据。使用训练、测试或验证。如需详细了解手动数据拆分，请参阅 AutoML 模型的数据拆分简介。
  • GCS_FILE_PATH - 此字段包含图片的 Cloud Storage URI。Cloud Storage URI 区分大小写。
  • LABEL（可选） - 标签必须以字母开头，且只能包含字母、数字和下划线。

CSV 示例 - image_classification_single_label.csv：

test,gs://bucket/filename1.jpeg,daisy
training,gs://bucket/filename2.gif,dandelion
gs://bucket/filename3.png
gs://bucket/filename4.bmp,sunflowers
validation,gs://bucket/filename5.tiff,tulips
...

多标签分类

数据要求

  • 训练数据：训练模型时，系统支持以下图片格式。Vertex AI API 预处理这些导入的图片后，它们将作为用于训练模型的数据。文件大小上限为 30MB。
    • JPEG
    • GIF
    • PNG
    • BMP
    • ICO
  • 预测数据：请求对模型执行预测（查询）时，系统支持以下图片格式。文件大小上限为 1.5MB。
    • JPEG
    • GIF
    • PNG
    • WEBP
    • BMP
    • TIFF
    • ICO

    用于训练 AutoML 模型的图像数据的最佳做法

    以下最佳做法适用于使用 AutoML 训练模型的数据集。

  • AutoML 模型针对真实物体的照片进行了优化。
  • 训练数据应尽可能接近要对其执行预测的数据。例如，如果您的使用场景涉及模糊的低分辨率图片（例如来自监控摄像头的图片），则训练数据应由模糊的低分辨率图片组成。一般来说，您还应该考虑为训练图片提供多种角度、分辨率和背景。
  • Vertex AI 模型通常不能预测人类无法分配的标签。因此，如果一个人经过训练，仍无法在观看图片 1-2 秒后分配标签，那么模型可能也无法通过训练达到此目的。
  • 我们建议在每个标签下提供大约 1000 张训练图片。每个标签至少应有 10 个训练视频或视频片段。一般来说，每个标签下需要有更多示例，才能训练可为每个图片添加多个标签的模型，这种情况下得分也更难以解读。
  • 如果最常见标签下的图片数量不超过最罕见标签下图片数量的 100 倍，则模型的效果最佳。建议移除出现频率极低的标签。
  • 考虑添加一个 None_of_the_above 标签以及与您定义的任何标签都不匹配的图片。例如，对于花卉数据集，请添加不属于已加标签的品种的花卉图片，并将它们标记为 None_of_the_above。

YAML 架构文件

使用以下可公开访问的架构文件导入多标签图片分类注释。此架构文件规定数据输入文件的格式。此文件的结构遵循 OpenAPI 架构。

gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/image_classification_multi_label_io_format_1.0.0.yaml

完整架构文件

title: ImageClassificationMultiLabel
description: >
 Import and export format for importing/exporting images together with
 multi-label classification annotations. Can be used in
 Dataset.import_schema_uri field.
type: object
required:
- imageGcsUri
properties:
 imageGcsUri:
   type: string
   description: >
     A Cloud Storage URI pointing to an image. Up to 30MB in size.
     Supported file mime types: `image/jpeg`, `image/gif`, `image/png`,
     `image/webp`, `image/bmp`, `image/tiff`, `image/vnd.microsoft.icon`.
 classificationAnnotations:
   type: array
   description: Multiple classification Annotations on the image.
   items:
     type: object
     description: Classification annotation.
     properties:
       displayName:
         type: string
         description: >
           It will be imported as/exported from AnnotationSpec's display name,
           i.e. the name of the label/class.
       annotationResourceLabels:
         description: Resource labels on the Annotation.
         type: object
         additionalProperties:
           type: string
 dataItemResourceLabels:
   description: Resource labels on the DataItem.
   type: object
   additionalProperties:
     type: string

输入文件

JSON 行

每行上的 JSON 代码：


{
  "imageGcsUri": "gs://bucket/filename.ext",
  "classificationAnnotations": [
    {
      "displayName": "LABEL1",
      "annotationResourceLabels": {
        "aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name":"displayName",
        "label_type": "flower_type"
      }
    },
    {
      "displayName": "LABEL2",
      "annotationResourceLabels": {
        "aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name":"displayName",
        "label_type": "image_shot_type"
      }
    }
  ],
  "dataItemResourceLabels": {
    "aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training/test/validation"
  }
}

字段说明：

  • imageGcsUri - 唯一的必填字段。
  • annotationResourceLabels - 可以包含任意数量的键值对字符串。系统保留的唯一键值对如下：
    • "aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name" : "value"

    其中 value 是数据集中现有注释集的显示名之一。

  • dataItemResourceLabels - 可以包含任意数量的键值对字符串。下面是唯一的系统预留键值对，用于指定数据项的机器学习使用集：
    • "aiplatform.googleapis.com/ml_use" : "training/test/validation"

示例 JSON 行 - image_classification_multi_label.jsonl：


{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename1.jpeg",  "classificationAnnotations": [{"displayName": "daisy"}, {"displayName": "full_shot"}], "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "test"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename2.gif",  "classificationAnnotations": [{"displayName": "dandelion"}, {"displayName": "medium_shot"}], "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename3.png",  "classificationAnnotations": [{"displayName": "roses"}, {"displayName": "extreme_closeup"}], "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename4.bmp",  "classificationAnnotations": [{"displayName": "sunflowers"}, {"displayName": "closeup"}], "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training"}}
{"imageGcsUri": "gs://bucket/filename5.tiff",  "classificationAnnotations": [{"displayName": "tulips"}, {"displayName": "extreme_closeup"}], "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "validation"}}
...

CSV

CSV 格式：

[ML_USE],GCS_FILE_PATH,[LABEL1,LABEL2,...LABELn]
列的列表
  • ML_USE（可选）- 在训练模型时用于拆分数据。使用训练、测试或验证。如需详细了解手动数据拆分，请参阅 AutoML 模型的数据拆分简介。
  • GCS_FILE_PATH - 此字段包含图片的 Cloud Storage URI。Cloud Storage URI 区分大小写。
  • LABEL（可选） - 标签必须以字母开头，且只能包含字母、数字和下划线。

CSV 示例 - image_classification_multi_label.csv：

test,gs://bucket/filename1.jpeg,daisy,full_shot
training,gs://bucket/filename2.gif,dandelion,medium_shot
gs://bucket/filename3.png
gs://bucket/filename4.bmp,sunflowers,closeup
validation,gs://bucket/filename5.tiff,tulips,extreme_closeup
...
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