解读视频对象跟踪模型的预测结果

请求预测后，Vertex AI 会根据您的模型目标返回结果。根据您自己定义的标签，对象跟踪模型的预测结果会返回要跟踪的对象的时间和位置。该模型会为每个预测结果分配置信度分数，以表明模型准确识别和跟踪对象的置信度。数字越大，模型对预测正确度的置信度越高。

批量预测输出示例

以下示例是在视频中跟踪猫和狗的模型的预测结果。每个结果都包含所跟踪对象的标签（cat 或 dog）、指定所跟踪对象的时间和跟踪时长的时间细分，以及描述对象位置的边界框。

注意：以下 JSON 行示例包含换行符便于阅读。在您的 JSONL 行文件中，请仅在每个 JSON 对象后添加换行符。

{
  "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
  }]
}