Interpretare i risultati delle previsioni dai modelli di classificazione dei video

Dopo aver richiesto una previsione, Vertex AI restituisce i risultati in base all'obiettivo del modello. Le previsioni di un modello di classificazione restituiscono inquadrature e segmenti dei video classificati in base alle tue etichette. A ogni previsione viene assegnato un punteggio di affidabilità.

Il punteggio di affidabilità comunica l'efficacia con cui il modello associa ogni classe o etichetta a un elemento di test. Più elevato è il numero, maggiore è la certezza del modello che l'etichetta debba essere applicata all'elemento. Sei tu a decidere quanto deve essere alto il punteggio di affidabilità per poter accettare i risultati del modello.

Dispositivo di scorrimento della soglia di punteggio

Nella console Google Cloud, Vertex AI fornisce un dispositivo di scorrimento utilizzato per regolare la soglia di affidabilità per tutte le classi o le etichette oppure per una singola classe o etichetta. Il dispositivo di scorrimento è disponibile nella pagina dei dettagli di un modello nella scheda Valuta. La soglia di affidabilità è il livello di confidenza che il modello deve avere per assegnare una classe o un'etichetta a un elemento di test. Mentre regoli la soglia, puoi vedere come cambiano la precisione e il richiamo del modello. Soglie più alte in genere aumentano la precisione e riducono il richiamo.

Esempio di output di previsione batch

Il seguente esempio è il risultato previsto per un modello che identifica cani e gatti in un video. Il risultato include classificazioni di segmenti, foto e intervalli di un secondo.

{
  "instance": {
   "content": "gs://bucket/video.mp4",
    "mimeType": "video/mp4",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "5s"
  }
  "prediction": [{
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "segment-classification",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "5s",
    "confidence": 0.7
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "shot-classification",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "4s",
    "confidence": 0.9
  }, {
    "id": "2",
    "displayName": "dog",
    "type": "shot-classification",
    "timeSegmentStart": "4s",
    "timeSegmentEnd": "5s",
    "confidence": 0.6
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "1s",
    "confidence": 0.95
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "2s",
    "timeSegmentEnd": "2s",
    "confidence": 0.9
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "3s",
    "timeSegmentEnd": "3s",
    "confidence": 0.85
  }, {
    "id": "2",
    "displayName": "dog",
    "type": "one-sec-interval-classification",
    "timeSegmentStart": "4s",
    "timeSegmentEnd": "4s",
    "confidence": 0.6
  }]
}