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画像オブジェクト検出モデルからの予測結果を解釈する
コレクションでコンテンツを整理
必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。
予測をリクエストすると、Vertex AI がモデルの目的に基づいて結果を返します。AutoML 画像オブジェクト検出予測のレスポンスでは、画像で検出されたすべてのオブジェクトが返されます。検出された各オブジェクトには、対応する信頼スコアを持つアノテーション(ラベルと正規化された境界ボックス)があります。境界ボックスは次のように記述します。
"bboxes": [
[xMin, xMax, yMin, yMax],
...]
ここで、
xMin, xMax
は x 値の最小値と最大値、
yMin, yMax
は y 値の最小値と最大値です。
バッチ予測の出力例
バッチ AutoML 画像オブジェクト検出予測のレスポンスは、JSON Lines ファイルとして Cloud Storage バケットに保存されます。JSON Lines ファイルの各行には、1 つの画像ファイルで検出されたすべてのオブジェクトが含まれます。検出された各オブジェクトには、対応する信頼スコアを持つアノテーション(ラベルと正規化された境界ボックス)があります。
Note: Zero coordinate values omitted. When the API detects
a coordinate ("x" or "y") value of 0, that coordinate is omitted in the
JSON response . Thus, a response with a bounding poly around the entire image
would be [{},{"x": 1,"y": 1}] . For more information, see
Method: projects.locations.models.predict .
重要: 境界ボックスは、次のように指定します。
"bboxes": [
[xMin, xMax, yMin, yMax],
...]
ここで、
xMin
と
xMax
は x の最小値と最大値、
yMin
と
yMax
は y の最小値と最大値です。
{
"instance": {"content": "gs://bucket/image.jpg", "mimeType": "image/jpeg"},
"prediction": {
"ids": [1, 2],
"displayNames": ["cat", "dog"],
"bboxes": [
[0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
[0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
],
"confidences": [0.7, 0.5]
}
}
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最終更新日 2025-02-14 UTC。
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