이미지 객체 감지 모델의 예측 결과 해석

Vertex AI는 예측을 요청한 후 모델의 목표에 따라 결과를 반환합니다. AutoML 이미지 객체 감지 예측 응답은 이미지에서 찾은 모든 객체를 반환합니다. 발견된 각 객체에는 해당 신뢰도 점수가 있는 주석(라벨 및 정규화된 경계 상자)이 있습니다. 경계 상자가 다음과 같이 작성됩니다.

"bboxes": [ [xMin, xMax, yMin, yMax], ...]

여기서 xMin, xMax는 최소 및 최대 x값이고 yMin, yMax는 각각 최소 및 최대 y값입니다.

일괄 예측 출력 예시

일괄 AutoML 이미지 객체 감지 예측 응답은 Cloud Storage 버킷에 JSON Line 파일로 저장됩니다. JSON Line 파일의 각 줄에는 단일 이미지 파일에서 발견된 모든 객체가 포함됩니다. 발견된 각 객체에는 해당 신뢰도 점수가 있는 주석(라벨 및 정규화된 경계 상자)이 있습니다.

참고: 0 좌표 값은 생략됩니다. API에서 좌표("x" 또는 "y") 값 0을 감지하는 경우 해당 좌표는 JSON 응답에서 생략됩니다. 따라서 전체 이미지를 둘러싸는 경계 폴리가 있는 응답은
[{},{"x": 1,"y": 1}]이 됩니다. 자세한 내용은 메서드: projects.locations.models.predict를 참조하세요.

참고: 다음 JSON 라인 예시에는 가독성을 위해 줄바꿈이 포함되어 있습니다. JSON 라인 파일에서 줄바꿈은 각 JSON 객체 뒤에만 포함됩니다.

중요: 경계 상자는 다음과 같이 지정됩니다.

"bboxes": [ [xMin, xMax, yMin, yMax], ...]

여기서 xMin 및 xMax는 최소 및 최대 x값이고 yMin 및 yMax는 각각 최소 및 최대 y값입니다.

{
  "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]
  }
}