Modell für das Tracking von Videoobjekten trainieren

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie mithilfe der Google Cloud Console oder der Vertex AI API ein AutoML-Modell zum Objekt-Tracking aus einem Video-Dataset trainieren.

AutoML-Modell trainieren

Google Cloud Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console im Abschnitt "Vertex AI" die Seite Datasets auf.

Zur Seite „Datasets“
Klicken Sie auf den Namen des Datasets, das Sie zum Trainieren Ihres Modells verwenden möchten, um dessen Detailseite zu öffnen.
Klicken Sie auf Neues Modell trainieren.
Geben Sie den Anzeigenamen für das neue Modell ein.
Wenn Sie die Aufteilung Ihrer Trainingsdaten manuell festlegen möchten, maximieren Sie Erweiterte Optionen und wählen Sie eine Option für die Datenaufteilung aus. Weitere Informationen
Klicken Sie auf Weiter.
Wählen Sie die Modelltrainingsmethode aus.
- AutoML ist eine gute Wahl für eine Vielzahl von Anwendungsfällen.
- Seq2seq+ ist eine gute Wahl für Experimente. Der Algorithmus konvergiert vermutlich schneller als AutoML, da seine Architektur einfacher ist und einen kleineren Suchbereich verwendet. Unsere Experimente haben ergeben, dass Seq2Seq+ mit einem kleinen Budget und Datasets mit einer Größe von weniger als 1 GB gut funktioniert.
Klicken Sie auf Weiter.
Klicken Sie auf Training starten.
Das Modelltraining kann viele Stunden dauern, je nach Größe und Komplexität Ihrer Daten und Ihres Trainingsbudgets, sofern Sie eines angegeben haben. Sie können diesen Tab schließen und später zu ihm zurückkehren. Wenn das Training für Ihr Modell abgeschlossen ist, erhalten eine E-Mail.

Einige Minuten nach dem Start des Trainings können Sie die Schätzung der Knotenstunden für das Training anhand der Attribute des Modells prüfen. Wenn Sie das Training abbrechen, fallen für das aktuelle Produkt keine Kosten an.

API

Wählen Sie unten den Tab für Ihre Sprache oder Umgebung aus:

REST

Ersetzen Sie dabei folgende Werte für die Anfragedaten:

LOCATION: Region, in der sich das Dataset befindet und das Modell gespeichert wird. Beispiel: us-central1.
PROJECT: Ihre Projekt-ID.
MODEL_DISPLAY_NAME: Anzeigename für das neu trainierte Modell.
DATASET_ID: ID für das Trainings-Dataset.
Das filterSplit-Objekt ist optional. um die Datenaufteilung zu steuern. Weitere Informationen zur Steuerung der Datenaufteilung finden Sie unter Datenaufteilung mit REST steuern.
PROJECT_NUMBER: Die automatisch generierte Projektnummer Ihres Projekts.

HTTP-Methode und URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines

JSON-Text anfordern:

{
    "displayName": "MODE_DISPLAY_NAME",
    "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml",
    "trainingTaskInputs": {},
    "modelToUpload": {"displayName": "MODE_DISPLAY_NAME"},
    "inputDataConfig": {
      "datasetId": "DATASET_ID",
      "filterSplit": {
        "trainingFilter": "labels.ml_use = training",
        "validationFilter": "labels.ml_use = -",
        "testFilter": "labels.ml_use = test"
      }
    }
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, maximieren Sie eine der folgenden Optionen:

curl (Linux, macOS oder Cloud Shell)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu haben Sie gcloud init oder gcloud auth login ausgeführt oder die Cloud Shell genutzt, die Sie automatisch bei der gcloud-Befehlszeile anmeldet. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines"

PowerShell (Windows)

Hinweis: Der folgende Befehl setzt voraus, dass Sie sich mit Ihrem Nutzerkonto bei der gcloud-Befehlszeile angemeldet haben. Dazu führen Sie gcloud init oder gcloud auth login aus. Um herauszufinden, welches Konto gerade aktiv ist, führen Sie gcloud auth list aus.

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus:

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/trainingPipelines" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine JSON-Antwort ähnlich wie diese erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/trainingPipelines/2307109646608891904",
  "displayName": "myModelName",
  "trainingTaskDefinition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml",
  "modelToUpload": {
    "displayName": "myModelName"
  },
  "state": "PIPELINE_STATE_PENDING",
  "createTime": "2020-04-18T01:22:57.479336Z",
  "updateTime": "2020-04-18T01:22:57.479336Z"
}

Java

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Java-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Java API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.


import com.google.cloud.aiplatform.util.ValueConverter;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FilterSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FractionSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.InputDataConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Model;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PipelineServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.PredefinedSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TimestampSplit;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.TrainingPipeline;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoObjectTrackingInputs;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob.definition.AutoMlVideoObjectTrackingInputs.ModelType;
import com.google.rpc.Status;
import java.io.IOException;

public class CreateTrainingPipelineVideoObjectTrackingSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    String trainingPipelineVideoObjectTracking =
        "YOUR_TRAINING_PIPELINE_VIDEO_OBJECT_TRACKING_DISPLAY_NAME";
    String datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
    String modelDisplayName = "YOUR_MODEL_DISPLAY_NAME";
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    createTrainingPipelineVideoObjectTracking(
        trainingPipelineVideoObjectTracking, datasetId, modelDisplayName, project);
  }

  static void createTrainingPipelineVideoObjectTracking(
      String trainingPipelineVideoObjectTracking,
      String datasetId,
      String modelDisplayName,
      String project)
      throws IOException {
    PipelineServiceSettings pipelineServiceSettings =
        PipelineServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (PipelineServiceClient pipelineServiceClient =
        PipelineServiceClient.create(pipelineServiceSettings)) {
      String location = "us-central1";
      String trainingTaskDefinition =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/"
              + "automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);

      AutoMlVideoObjectTrackingInputs trainingTaskInputs =
          AutoMlVideoObjectTrackingInputs.newBuilder().setModelType(ModelType.CLOUD).build();

      InputDataConfig inputDataConfig =
          InputDataConfig.newBuilder().setDatasetId(datasetId).build();
      Model modelToUpload = Model.newBuilder().setDisplayName(modelDisplayName).build();
      TrainingPipeline trainingPipeline =
          TrainingPipeline.newBuilder()
              .setDisplayName(trainingPipelineVideoObjectTracking)
              .setTrainingTaskDefinition(trainingTaskDefinition)
              .setTrainingTaskInputs(ValueConverter.toValue(trainingTaskInputs))
              .setInputDataConfig(inputDataConfig)
              .setModelToUpload(modelToUpload)
              .build();

      TrainingPipeline createTrainingPipelineResponse =
          pipelineServiceClient.createTrainingPipeline(locationName, trainingPipeline);

      System.out.println("Create Training Pipeline Video Object Tracking Response");
      System.out.format("Name: %s\n", createTrainingPipelineResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", createTrainingPipelineResponse.getDisplayName());

      System.out.format(
          "Training Task Definition %s\n",
          createTrainingPipelineResponse.getTrainingTaskDefinition());
      System.out.format(
          "Training Task Inputs: %s\n",
          createTrainingPipelineResponse.getTrainingTaskInputs().toString());
      System.out.format(
          "Training Task Metadata: %s\n",
          createTrainingPipelineResponse.getTrainingTaskMetadata().toString());

      System.out.format("State: %s\n", createTrainingPipelineResponse.getState().toString());
      System.out.format(
          "Create Time: %s\n", createTrainingPipelineResponse.getCreateTime().toString());
      System.out.format("StartTime %s\n", createTrainingPipelineResponse.getStartTime().toString());
      System.out.format("End Time: %s\n", createTrainingPipelineResponse.getEndTime().toString());
      System.out.format(
          "Update Time: %s\n", createTrainingPipelineResponse.getUpdateTime().toString());
      System.out.format("Labels: %s\n", createTrainingPipelineResponse.getLabelsMap().toString());

      InputDataConfig inputDataConfigResponse = createTrainingPipelineResponse.getInputDataConfig();
      System.out.println("Input Data config");
      System.out.format("Dataset Id: %s\n", inputDataConfigResponse.getDatasetId());
      System.out.format("Annotations Filter: %s\n", inputDataConfigResponse.getAnnotationsFilter());

      FractionSplit fractionSplit = inputDataConfigResponse.getFractionSplit();
      System.out.println("Fraction split");
      System.out.format("Training Fraction: %s\n", fractionSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("Validation Fraction: %s\n", fractionSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("Test Fraction: %s\n", fractionSplit.getTestFraction());

      FilterSplit filterSplit = inputDataConfigResponse.getFilterSplit();
      System.out.println("Filter Split");
      System.out.format("Training Filter: %s\n", filterSplit.getTrainingFilter());
      System.out.format("Validation Filter: %s\n", filterSplit.getValidationFilter());
      System.out.format("Test Filter: %s\n", filterSplit.getTestFilter());

      PredefinedSplit predefinedSplit = inputDataConfigResponse.getPredefinedSplit();
      System.out.println("Predefined Split");
      System.out.format("Key: %s\n", predefinedSplit.getKey());

      TimestampSplit timestampSplit = inputDataConfigResponse.getTimestampSplit();
      System.out.println("Timestamp Split");
      System.out.format("Training Fraction: %s\n", timestampSplit.getTrainingFraction());
      System.out.format("Validation Fraction: %s\n", timestampSplit.getValidationFraction());
      System.out.format("Test Fraction: %s\n", timestampSplit.getTestFraction());
      System.out.format("Key: %s\n", timestampSplit.getKey());

      Model modelResponse = createTrainingPipelineResponse.getModelToUpload();
      System.out.println("Model To Upload");
      System.out.format("Name: %s\n", modelResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", modelResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Description: %s\n", modelResponse.getDescription());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", modelResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", modelResponse.getMetadata());

      System.out.format("Training Pipeline: %s\n", modelResponse.getTrainingPipeline());
      System.out.format("Artifact Uri: %s\n", modelResponse.getArtifactUri());

      System.out.format(
          "Supported Deployment Resources Types: %s\n",
          modelResponse.getSupportedDeploymentResourcesTypesList().toString());
      System.out.format(
          "Supported Input Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedInputStorageFormatsList().toString());
      System.out.format(
          "Supported Output Storage Formats: %s\n",
          modelResponse.getSupportedOutputStorageFormatsList().toString());

      System.out.format("Create Time: %s\n", modelResponse.getCreateTime());
      System.out.format("Update Time: %s\n", modelResponse.getUpdateTime());
      System.out.format("Labels: %s\n", modelResponse.getLabelsMap());

      Status status = createTrainingPipelineResponse.getError();
      System.out.println("Error");
      System.out.format("Code: %s\n", status.getCode());
      System.out.format("Message: %s\n", status.getMessage());
    }
  }
}

Node.js

Bevor Sie dieses Beispiel anwenden, folgen Sie den Node.js-Einrichtungsschritten in der Vertex AI-Kurzanleitung zur Verwendung von Clientbibliotheken. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI Node.js API.

Richten Sie zur Authentifizierung bei Vertex AI Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetId = 'YOUR_DATASET_ID';
// const modelDisplayName = 'YOUR_MODEL_DISPLAY_NAME';
// const trainingPipelineDisplayName = 'YOUR_TRAINING_PIPELINE_DISPLAY_NAME';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
const aiplatform = require('@google-cloud/aiplatform');
const {definition} =
  aiplatform.protos.google.cloud.aiplatform.v1.schema.trainingjob;
const ModelType = definition.AutoMlVideoObjectTrackingInputs.ModelType;

// Imports the Google Cloud Pipeline Service Client library
const {PipelineServiceClient} = aiplatform.v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const pipelineServiceClient = new PipelineServiceClient(clientOptions);

async function createTrainingPipelineVideoObjectTracking() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;

  const trainingTaskInputsObj =
    new definition.AutoMlVideoObjectTrackingInputs({
      modelType: ModelType.CLOUD,
    });
  const trainingTaskInputs = trainingTaskInputsObj.toValue();

  const modelToUpload = {displayName: modelDisplayName};
  const inputDataConfig = {datasetId: datasetId};
  const trainingPipeline = {
    displayName: trainingPipelineDisplayName,
    trainingTaskDefinition:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml',
    trainingTaskInputs,
    inputDataConfig,
    modelToUpload,
  };
  const request = {
    parent,
    trainingPipeline,
  };

  // Create training pipeline request
  const [response] =
    await pipelineServiceClient.createTrainingPipeline(request);

  console.log('Create training pipeline video object tracking response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
createTrainingPipelineVideoObjectTracking();

Python

Informationen zur Installation des Vertex AI SDK for Python finden Sie unter Vertex AI SDK for Python installieren. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Python API.

from google.cloud import aiplatform
from google.cloud.aiplatform.gapic.schema import trainingjob


def create_training_pipeline_video_object_tracking_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    dataset_id: str,
    model_display_name: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.PipelineServiceClient(client_options=client_options)
    training_task_inputs = trainingjob.definition.AutoMlVideoObjectTrackingInputs(
        model_type="CLOUD",
    ).to_value()

    training_pipeline = {
        "display_name": display_name,
        "training_task_definition": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/trainingjob/definition/automl_video_object_tracking_1.0.0.yaml",
        "training_task_inputs": training_task_inputs,
        "input_data_config": {"dataset_id": dataset_id},
        "model_to_upload": {"display_name": model_display_name},
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_training_pipeline(
        parent=parent, training_pipeline=training_pipeline
    )
    print("response:", response)

Datenaufteilung mit REST steuern

Sie können steuern, wie Ihre Trainingsdaten auf die Trainings-, Validierungs- und Test-Datasets aufgeteilt werden. Verwenden Sie bei der Vertex AI API das Objekt Split, um die Datenaufteilung zu bestimmen. Das Split-Objekt kann als einer von mehreren Objekttypen in das InputConfig-Objekt aufgenommen werden. Jedes Objekt bietet eine andere Möglichkeit zur Aufteilung der Trainingsdaten. Sie können nur eine Methode auswählen.

FractionSplit:
- TRAINING_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Trainings-Dataset verwendet werden sollen.
- VALIDATION_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Validierungs-Dataset verwendet werden sollen. Nicht für Videodaten verwendet.
- TEST_FRACTION: Der Anteil der Trainingsdaten, die für das Test-Dataset verwendet werden sollen.
Wenn Bruchzahlen angegeben werden, müssen alle angegeben werden. Die Bruchwerte müssen zusammengenommen 1,0 ergeben. Die Standardwerte für die Brüche variieren je nach Datentyp. Weitere Informationen
```
"fractionSplit": {
  "trainingFraction": TRAINING_FRACTION,
  "validationFraction": VALIDATION_FRACTION,
  "testFraction": TEST_FRACTION
},
```
FilterSplit:

TRAINING_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Trainings-Dataset verwendet.
VALIDATION_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Validierungs-Dataset verwendet. Muss für Videodaten „-” sein.
TEST_FILTER: Datenelemente, die diesem Filter entsprechen, werden für das Test-Dataset verwendet.

Diese Filter können mit dem Label ml_use oder mit anderen Labels verwendet werden, die Sie auf Ihre Daten anwenden. Weitere Informationen zum Filtern von Daten finden Sie unter Labels für ml-use verwenden und weitere Labels.

Das folgende Beispiel zeigt, wie das Objekt filterSplit mit dem Label ml_use verwendet wird, wobei das Validierungs-Dataset enthalten ist:

"filterSplit": {
"trainingFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=training",
"validationFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=validation",
"testFilter": "labels.aiplatform.googleapis.com/ml_use=test"
}