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Kurzanleitung: Videos über die Befehlszeile mit Labels versehen

Videos über die Befehlszeile mit Labels versehen

In dieser Kurzanleitung werden folgende Verfahren erläutert:

  • Videos in Cloud Storage kopieren
  • CSV-Dateien zum Auflisten von Videos und den dazugehörigen Labels erstellen
  • AutoML Video verwenden, um ein Dataset zu erstellen sowie ein Modell zu trainieren und einzusetzen

Hinweis

Projekt einrichten

  1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.
  2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  3. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

  4. AutoML and Cloud Storage APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

  5. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

    Zur Projektauswahl

  6. Die Abrechnung für das Cloud-Projekt muss aktiviert sein. So prüfen Sie, ob die Abrechnung für ein Projekt aktiviert ist.

  7. AutoML and Cloud Storage APIs aktivieren.

    Aktivieren Sie die APIs

  8. Installieren Sie das gcloud-Befehlszeilentool.
  9. Folgen Sie der Anleitung, um ein Dienstkonto zu erstellen und eine Schlüsseldatei herunterzuladen.
  10. Legen Sie die Umgebungsvariable GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS so fest, dass sie auf die Schlüsseldatei des Dienstkontos verweist. Die Schlüsseldatei haben Sie beim Erstellen des Dienstkontos heruntergeladen.
    export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=KEY_FILE
  11. Legen Sie die Umgebungsvariable PROJECT_ID auf Ihre Projekt-ID fest.
    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
    Die AutoML API-Aufrufe und Ressourcennamen enthalten Ihre Projekt-ID. Die Umgebungsvariable PROJECT_ID bietet eine bequeme Möglichkeit, die ID anzugeben.
  12. Wenn Sie der Inhaber Ihres Projekts sind, fügen Sie Ihr Dienstkonto der IAM-Rolle AutoML Editor hinzu und ersetzen Sie SERVICE_ACCOUNT_NAME durch den Namen Ihres neuen Dienstkontos. Zum Beispiel: service-account1@myproject.iam.gserviceaccount.com.
    gcloud auth login
    gcloud projects add-iam-policy-binding $PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME" \
       --role="roles/automl.editor"
    
  13. Wenn Sie kein Projektinhaber sind, bitten Sie einen Projektinhaber, Ihrer IAM-Rolle AutoML Editor sowohl Ihre Nutzer-ID als auch Ihr Dienstkonto hinzuzufügen.

Dataset erstellen und Trainingsdaten importieren

Dataset erstellen

Legen Sie einen Namen für das Dataset fest und erstellen Sie mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen ein neues Dataset mit diesem Namen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • dataset-name: Name des Datasets, das in der Benutzeroberfläche angezeigt werden soll
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

POST  https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets

JSON-Text der Anfrage:

{
  "displayName": "dataset-name",
  "videoClassificationDatasetMetadata": {
  }
}

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

curl

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 application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
" https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri " https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets" | Select-Object -Expand Content
Wenn die Antwort erfolgreich ist, gibt die AutoML Video Intelligence Classification API den name für Ihren Vorgang zurück. Das folgende Beispiel zeigt eine solche Antwort, wobei project-number die Nummer Ihres Projekts und operation-id die ID des lang andauernden Vorgangs ist, der für die Anfrage erstellt wurde.

Trainingsdaten importieren

REST UND BEFEHLSZEILE

Verwenden Sie zum Importieren Ihrer Trainingsdaten die Methode importData. Bei dieser Methode müssen Sie zwei Parameter angeben:

  1. Pfad zur CSV-Datei, in der die Pfade zum Training enthalten sind.
  2. die CSV-Dateien der Testdaten. Hinweis: Diese Dateien werden im Bucket "automl-video-demo-data" in Cloud Storage zur Verfügung gestellt.

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • input-uri: Ein Cloud Storage-Bucket, der die Datei enthält, die Sie annotieren möchten, einschließlich des Dateinamens. Muss mit gs:// beginnen. Beispiel:
    "inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1.csv"]
  • dataset-id: Ersetzen Sie diesen Wert durch die Dataset-ID für Ihr Dataset (nicht den Anzeigenamen). Beispiel: VCN4798585402963263488
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

POST  https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData

JSON-Text der Anfrage:

{
   "inputConfig": {
      "gcsSource": {
         "inputUris": input-uri
      }
   }
}

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

curl

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 application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
" https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri " https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine Vorgangs-ID für den Datenimport erhalten. Das Beispiel zeigt eine Antwort, die die Importvorgangs-ID VCN7506374678919774208 enthält.

Status des Importvorgangs abrufen

Sie können den Status des Importvorgangs mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen abfragen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • operation-id: Ersetzen Sie diesen Wert durch die Vorgangs-ID für den Importvorgang.
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
Der Importvorgang kann einige Zeit in Anspruch nehmen. Wenn der Import abgeschlossen ist, wird im Status des Vorgangs done: true angezeigt und es sollten keine Fehler aufgelistet sein, wie im folgenden Beispiel zu sehen.

Alle Datasets auflisten

Verwenden Sie die folgenden curl- oder PowerShell-Befehle, um eine Liste Ihrer Datasets und die Anzahl der in das Dataset importierten Beispielvideos abzurufen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • project-number: Nummer Ihres Projekts
  • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben wurde, wird eine Region anhand des Speicherorts einer Videodatei bestimmt.

HTTP-Methode und URL:

 https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets

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

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

Modell trainieren

Modelltraining starten

Nachdem Sie Ihr Dataset erstellt und Ihre Trainingsdaten in Ihr Dataset importiert haben, können Sie Ihr Modell trainieren.

Trainieren Sie Ihr Modell mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • dataset-id: Die ID ist das letzte Element des Datasetnamens. Lautet der Name Ihres Datasets beispielsweise projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/VCN3104518874390609379, ist die ID des Datasets VCN3104518874390609379.
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models

JSON-Text der Anfrage:

{
  "displayName": "test_model",
  "dataset_id": "dataset-id",
  "videoClassificationModelMetadata": {}
}

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

curl

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 application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models"

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models" | Select-Object -Expand Content
Die operation-id ist in der Antwort enthalten, als Sie den Vorgang gestartet haben, z. B. VCN123...
{
  "name": "projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata",
    "progressPercentage": 100,
    "createTime": "2020-02-27T01:56:28.395640Z",
    "updateTime": "2020-02-27T02:04:12.336070Z"
  },
  "done": true,
  "response": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.Model",
    "name": "projects/project-number/locations/location-id/models/operation-id",
    "createTime": "2020-02-27T02:00:22.329970Z",
    "videoClassificationModelMetadata": {
      "trainBudget": "1",
      "trainCost": "1",
      "stopReason": "BUDGET_REACHED"
    },
    "displayName": "a_98487760535e48319dd204e6394670"
  }
}

Status des Modelltrainings abrufen

Trainieren Sie Ihr Modell mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • operation-id: Ersetzen Sie sie durch die ID des Trainingsvorgangs.
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird done: true ohne Fehler angezeigt.

Modellverfügbarkeit prüfen

Nach erfolgreichem Abschluss des Modelltrainings können Sie prüfen, ob Ihr Modell verfügbar ist. Verwenden Sie dazu die folgenden curl- oder PowerShell-Befehle, um die Modelle für Ihr Projekt aufzulisten.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • dataset-id: Ersetzen Sie diesen Parameter durch die Dataset-ID für Ihr Dataset (nicht den Anzeigenamen).
  • model-name: Ersetzen Sie diesen Parameter durch einen Namen, den Sie für Ihr Modell auswählen.
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
Sie sollten eine Vorgangs-ID für den Datenimport erhalten.
Beispiel: VCN1741767155885539328.

Vorhersagen treffen

Mit dem Befehl batchPredict können Sie Annotationen (Vorhersagen) für Videos anfragen. Der Befehl batchPredict verwendet als Eingabe eine CSV-Datei, die in Ihrem Cloud Storage-Bucket gespeichert ist und die Pfade zu den zu annotierenden Videos sowie die Start- und Endzeiten enthält, die das zu annotierende Videosegment identifizieren. In dieser Kurzanleitung heißt diese CSV-Datei hmdb_split1_test_gs_predict.csv.

Führen Sie die folgenden curl- oder PowerShell-Befehle aus, um eine (asynchrone) Batchvorhersageanfrage zu senden.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • input-uri: Ein Cloud Storage-Bucket, der die Datei enthält, die Sie annotieren möchten, einschließlich des Dateinamens. Muss mit gs:// beginnen. Beispiel:
    "inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1_test_gs_predict.csv"]
  • Ersetzen Sie output-bucket durch den Namen des Cloud Storage-Buckets. Beispiel: my-project-vcm
  • object-id: Ersetzen Sie diesen Wert durch die Vorgangs-ID für den Importvorgang.
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict

JSON-Text der Anfrage:

{
  "inputConfig": {
    "gcsSource": {
      "inputUris": [input-uri]
    }
  },
  "outputConfig": {
    "gcsDestination": {
      "outputUriPrefix": "gs://output-bucket/object-id"
    }
  }
}

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

curl

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 application-default print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict "

PowerShell

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

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

Invoke-WebRequest `
-Method POST `
-Headers $headers `
-ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
-InFile request.json `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict " | Select-Object -Expand Content

Sie sollten eine Vorgangs-ID für Ihre Batchvorhersageanfrage erhalten. Beispiel: VCN926615623331479552

Status des Vorhersagevorgangs abfragen

Sie können den Status Ihres Batchvorhersagevorgangs mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen abfragen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • operation-id: Ersetzen Sie diesen Wert durch die Vorgangs-ID für den Importvorgang.
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id

Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:

curl

Führen Sie folgenden Befehl aus:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth application-default print-access-token)" \
"https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id"

PowerShell

Führen Sie folgenden Befehl aus:

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

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id" | Select-Object -Expand Content
Abhängig von der Anzahl der Videos, die Sie in Ihrer CSV-Datei angegeben haben, kann die Batchvorhersage einige Zeit in Anspruch nehmen. Wenn die Aufgabe abgeschlossen ist, wird im Status des Vorgangs done: true angezeigt und es sollten keine Fehler aufgelistet sein, wie im folgenden Beispiel zu sehen.

Wenn die Batchvorhersage abgeschlossen ist, wird die Ausgabe der Vorhersage in dem Cloud Storage-Speicherort gespeichert, den Sie in Ihrem Befehl angegeben haben. Für jedes Videosegment gibt es eine JSON-Datei. Beispiel:
my-video-01.avi.json

{
  "inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/sample_video.avi"]
  "segment_classification_annotations": [ {
    "annotation_spec": {
      "display_name": "ApplyLipstick",
      "description": "ApplyLipstick"
    },
    "segments": [ {
      "segment": {
        "start_time_offset": {
        },
        "end_time_offset": {
          "seconds": 4,
          "nanos": 960000000
        }
      },
      "confidence": 0.43253016
    }, {
      "segment": {
        "start_time_offset": {
        },
        "end_time_offset": {
          "seconds": 4,
          "nanos": 960000000
        }
      },
      "confidence": 0.56746984
    } ],
    "frames": [ ]
  } ],
  "shot_classification_annotations": [ {
    "annotation_spec": {
      "display_name": "ApplyLipstick",
      "description": "ApplyLipstick"
    },
    "segments": [ {
      "segment": {
        "start_time_offset": {
        },
        "end_time_offset": {
          "seconds": 5
        }
      },
      "confidence": 0.43253016
    }, {
      "segment": {
        "start_time_offset": {
        },
        "end_time_offset": {
          "seconds": 5
        }
      },
      "confidence": 0.56746984
    } ],
    "frames": [ ]
  } ],
  "one_second_sliding_window_classification_annotations": [ {
    "annotation_spec": {
      "display_name": "ApplyLipstick",
      "description": "ApplyLipstick"
    },
    "segments": [ ],
    "frames": [ {
      "time_offset": {
        "nanos": 800000000
      },
      "confidence": 0.54533803
    }, {
      "time_offset": {
        "nanos": 800000000
      },
      ...
      "confidence": 0.57945728
    }, {
      "time_offset": {
        "seconds": 4,
        "nanos": 300000000
      },
      "confidence": 0.42054281
    } ]
  } ],
  "object_annotations": [ ],
  "error": {
    "details": [ ]
  }
}

Bereinigen

So vermeiden Sie, dass Ihrem Google Cloud-Konto die auf dieser Seite verwendeten Ressourcen in Rechnung gestellt werden:

Wenn Sie Ihr benutzerdefiniertes Modell und das zugehörige Dataset nicht mehr benötigen, können Sie sie löschen.

Modelle auflisten

Mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen können Sie die Modelle für Ihr Projekt zusammen mit ihren IDs auflisten:

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • model-name: Der vollständige Name Ihres Modells, der von der Antwort bei der Erstellung des Modells bereitgestellt wurde. Der vollständige Name hat folgendes Format: projects/project-number/locations/location-id/models
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models

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

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

Modell löschen

Sie können ein Modell mit dem folgenden Befehl löschen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • model-id: Durch die Kennung für Ihr Modell ersetzen
  • Hinweis:
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben ist, wird eine Region basierend auf dem Speicherort der Videodatei festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/test/models/model-id

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

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

Datasets auflisten

Mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen können Sie die Datasets für Ihr Projekt zusammen mit ihren IDs auflisten:

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • project-number: Nummer Ihres Projekts
  • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben wurde, wird eine Region anhand des Speicherorts einer Videodatei bestimmt.

HTTP-Methode und URL:

 https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets

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

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

Dataset löschen

Sie können ein Dataset mit den folgenden curl- oder PowerShell-Befehlen löschen.

REST UND BEFEHLSZEILE

Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:

  • dataset-name: Der vollständige Name des Datasets aus der Antwort, die Sie beim Erstellen des Datasets erhalten haben. Er hat das Format:
    projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id
    • project-number: Nummer Ihres Projekts
    • location-id: Die Cloud-Region, in der die Annotation erfolgen soll. Unterstützte Cloud-Regionen sind: us-east1, us-west1, europe-west1, asia-east1. Wenn keine Region angegeben wurde, wird eine Region anhand des Speicherorts einer Videodatei bestimmt.
    • dataset-id: Die ID, die Sie beim Erstellen des Datasets angegeben haben

HTTP-Methode und URL:

DELETE  https://automl.googleapis.com/v1beta1/dataset-name

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

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

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