Interpreta i risultati delle previsioni dei modelli di rilevamento di oggetti immagine

Se richiedi una previsione, Vertex AI restituisce i risultati in base all'obiettivo del modello. Le risposte di previsione del rilevamento di oggetti nelle immagini di AutoML restaurano tutti gli oggetti trovati in un'immagine. Ogni oggetto trovato ha un'annotazione (etichetta e riquadro di delimitazione normalizzato) con un punteggio di confidenza corrispondente. Il riquadro di delimitazione viene scritto come:

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

dove xMin, xMax sono i valori x minimi e massimi e yMin, yMax sono rispettivamente i valori y minimi e massimi.

Esempio di output di previsione batch

Le risposte di previsione del rilevamento di oggetti nelle immagini AutoML batch vengono archiviate come file JSON Lines nei bucket Cloud Storage. Ogni riga del file JSON Lines contiene tutti gli oggetti trovati in un singolo file immagine. Ogni oggetto trovato ha un'annotazione (etichetta e riquadro di delimitazione normalizzato) con un corrispondente punteggio di confidenza.

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.

Nota: il seguente esempio di JSON Lines include interruzioni di riga per favorire la leggibilità. Nei file JSON Lines, gli a capo vengono inclusi solo dopo ogni oggetto JSON.

Importante : i bounding box sono specificati come:

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

dove xMin e xMax sono i valori x minimi e massimi e yMin e yMax sono rispettivamente i valori y minimi e massimi.

{
  "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]
  }
}