動画オブジェクト トラッキング モデルの予測結果を解釈する

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。オブジェクト トラッキング モデルの予測では、独自に定義したラベルに従って、追跡するオブジェクトの時間と場所が返されます。このモデルでは、各予測に信頼スコアが割り当てられます。これにより、どの程度の信頼度でモデルがオブジェクトを正しく識別し、追跡したかがわかります。数値が大きいほど、モデルの正確さという面でモデルの信頼度が高くなります。

バッチ予測の出力例

次のサンプルは、動画の中の猫と犬を追跡するモデルの予測結果です。各結果には、追跡対象のオブジェクトのラベル（cat または dog）、オブジェクトが追跡された時間と期間を指定する時間セグメント、オブジェクトの位置を示す境界ボックスが含まれています。

注: 次の JSON Lines の例では、読みやすくするために改行が挿入されています。実際の JSON Lines ファイルでは、各 JSON オブジェクトの後にのみ改行が挿入されています。

{
  "instance": {
   "content": "gs://bucket/video.mp4",
    "mimeType": "video/mp4",
    "timeSegmentStart": "1s",
    "timeSegmentEnd": "5s"
  }
  "prediction": [{
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "timeSegmentStart": "1.2s",
    "timeSegmentEnd": "3.4s",
    "frames": [{
      "timeOffset": "1.2s",
      "xMin": 0.1,
      "xMax": 0.2,
      "yMin": 0.3,
      "yMax": 0.4
    }, {
      "timeOffset": "3.4s",
      "xMin": 0.2,
      "xMax": 0.3,
      "yMin": 0.4,
      "yMax": 0.5,
    }],
    "confidence": 0.7
  }, {
    "id": "1",
    "displayName": "cat",
    "timeSegmentStart": "4.8s",
    "timeSegmentEnd": "4.8s",
    "frames": [{
      "timeOffset": "4.8s",
      "xMin": 0.2,
      "xMax": 0.3,
      "yMin": 0.4,
      "yMax": 0.5,
    }],
    "confidence": 0.6
  }, {
    "id": "2",
    "displayName": "dog",
    "timeSegmentStart": "1.2s",
    "timeSegmentEnd": "3.4s",
    "frames": [{
      "timeOffset": "1.2s",
      "xMin": 0.1,
      "xMax": 0.2,
      "yMin": 0.3,
      "yMax": 0.4
    }, {
      "timeOffset": "3.4s",
      "xMin": 0.2,
      "xMax": 0.3,
      "yMin": 0.4,
      "yMax": 0.5,
    }],
    "confidence": 0.5
  }]
}