Etichettare i video tramite la riga di comando

Questa guida rapida illustra la procedura per:

  • Copia di un insieme di video in Cloud Storage.
  • Creazione di file CSV che elencano i video e le relative etichette.
  • Utilizzare AutoML Video per creare il set di dati, addestrare e utilizzare il modello.

Prima di iniziare

Configura il progetto

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.
  2. Installa Google Cloud CLI.

  3. Per inizializzare l'interfaccia a riga di comando gcloud, esegui il comando seguente: 

    gcloud init

  4. Crea o seleziona un progetto Google Cloud.

    • Crea un progetto Google Cloud:

      gcloud projects create PROJECT_ID

    • Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:

      gcloud config set project PROJECT_ID

  5. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  6. Abilita le API AutoML and Cloud Storage. 

    gcloud services enable storage-component.googleapis.com automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com
    7.
  7. Installa Google Cloud CLI.

  8. Per inizializzare l'interfaccia a riga di comando gcloud, esegui il comando seguente: 

    gcloud init

  9. Crea o seleziona un progetto Google Cloud.

    • Crea un progetto Google Cloud:

      gcloud projects create PROJECT_ID

    • Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:

      gcloud config set project PROJECT_ID

  10. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  11. Abilita le API AutoML and Cloud Storage. 

    gcloud services enable storage-component.googleapis.com automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com
    12.
  12. Imposta la variabile di ambiente PROJECT_ID sul tuo ID progetto. 
    export PROJECT_ID=PROJECT_ID
    Le chiamate e i nomi delle risorse dell'API AutoML includono il tuo ID progetto. La variabile di ambiente PROJECT_ID offre un modo pratico per specificare l'ID.

Crea un set di dati e importa i dati di addestramento

Crea un set di dati

Scegli un nome per il set di dati e utilizza i seguenti comandi curl o PowerShell per creare un nuovo set di dati con quel nome.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • dataset-name: nome del set di dati da mostrare nell'interfaccia
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: project-number" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    " https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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
Se la risposta ha esito positivo, l'API AutoML Video Intelligence Classification restituisce name per la tua operazione. Di seguito è riportato un esempio di tale risposta, dove project-number è il numero del progetto e operation-id è l'ID dell'operazione a lunga esecuzione creata per la richiesta.

Importa dati di addestramento

REST

Per importare i dati di addestramento, utilizza il metodo importData. Questo metodo richiede due parametri:

  1. il percorso del file CSV che contiene i percorsi dell'addestramento
  2. i file CSV dei dati di test. Nota: questi file sono resi disponibili nel bucket "automl-video-demo-data" su Cloud Storage.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • input-uri: un bucket Cloud Storage che contiene il file su cui vuoi annotare, incluso il nome del file. Deve iniziare con gs://. Ad esempio:
    "inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1.csv"]
  • dataset-id: sostituiscilo con l'identificatore del set di dati (non il nome visualizzato). Ad esempio: VCN4798585402963263488
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: project-number" \
    -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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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
Dovresti ricevere un ID operazione per l'operazione di importazione dei dati. L'esempio mostra una risposta contenente l'ID operazione di importazione VCN7506374678919774208.

Verifica lo stato dell'operazione di importazione

Puoi eseguire query sullo stato dell'operazione di importazione dei dati utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • operation-id: sostituisci con l'ID dell'operazione di importazione dei dati.
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Esegui questo comando: 

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

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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
Il completamento dell'operazione di importazione può richiedere del tempo. Al termine dell'attività di importazione, vedrai done: true nello stato dell'operazione senza errori, come mostrato nell'esempio seguente.

Elenco di tutti i set di dati

Utilizza i seguenti comandi curl o PowerShell per ottenere un elenco dei tuoi set di dati e il numero di video di esempio importati nel set di dati.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • project-number: numero del progetto
  • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, quest'ultima viene determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

addestra il modello

Avvia un'operazione di addestramento di un modello

Dopo aver creato il set di dati e importato i dati di addestramento nel set di dati, puoi addestrare il modello.

Addestra il modello utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • dataset-id: l'ID è l'ultimo elemento del nome del set di dati. Ad esempio, se il nome del set di dati è projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/VCN3104518874390609379, l'ID del set di dati è VCN3104518874390609379.
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: project-number" \
    -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
    -d @request.json \
    "https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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
operation-id viene fornito nella risposta quando hai avviato l'operazione, ad esempio 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"
  }
}

Visualizza lo stato dell'operazione di addestramento del modello

Addestra il modello utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • operation-id: sostituisci con l'ID dell'operazione di addestramento.
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Esegui questo comando: 

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

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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
Al termine dell'operazione, verrà visualizzato done: true senza errori.

Verifica che il modello sia disponibile

Una volta completata l'operazione di addestramento del modello, puoi verificare che il modello sia disponibile utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell per elencare i modelli per il tuo progetto.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • dataset-id: sostituiscilo con l'identificatore del set di dati (non il nome visualizzato).
  • model-name: sostituiscilo con un nome scelto da te per il modello
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Esegui questo comando: 

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

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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
Dovresti ricevere un ID operazione per l'operazione di importazione dei dati.
Ad esempio: VCN1741767155885539328.

Fai una previsione

Puoi richiedere annotazioni (previsioni) per i video utilizzando il comando batchPredict. Il comando batchPredict prende come input un file CSV archiviato nel bucket Cloud Storage contenente i percorsi dei video per le annotazioni e le ore di inizio e di fine che identificano il segmento di video da annotare. Per questa guida rapida, il file CSV è denominato hmdb_split1_test_gs_predict.csv.

Esegui i seguenti comandi curl o PowerShell per effettuare una richiesta di previsione batch (asincrona).

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • input-uri: un bucket Cloud Storage che contiene il file su cui vuoi annotare, incluso il nome del file. Deve iniziare con gs://. Ad esempio:
    "inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1_test_gs_predict.csv"]
  • output-bucket sostituisci con il nome del tuo bucket Cloud Storage. Ad esempio: my-project-vcm
  • object-id: sostituisci con l'ID dell'operazione di importazione dei dati.
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Corpo JSON richiesta: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
    -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
    -H "x-goog-user-project: project-number" \
    -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

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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

Dovresti ricevere un ID operazione per la tua richiesta di previsione batch. Ad esempio: VCN926615623331479552

Ottieni lo stato dell'operazione di previsione

Puoi eseguire query sullo stato dell'operazione di previsione batch utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • operation-id: sostituisci con l'ID dell'operazione di importazione dei dati.
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

arricciare

Esegui questo comando: 

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

PowerShell

Esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-number" }

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
A seconda del numero di video specificato nel file CSV, il completamento dell'attività di previsione batch può richiedere del tempo. Al termine dell'attività, vedrai done: true nello stato dell'operazione senza errori, come mostrato nell'esempio seguente.

Quando l'attività di previsione batch è completata, l'output della previsione viene archiviato nel bucket Cloud Storage specificato nel comando. È disponibile un file JSON per ogni segmento video. Ad esempio:
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": [ ]
  }
}

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questa pagina, elimina il progetto Google Cloud con le risorse.

Se non hai più bisogno del modello e del relativo set di dati, puoi eliminarli.

Elenco modelli

Puoi elencare i modelli per il tuo progetto, insieme ai relativi identificatori, utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell:

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • model-name: il nome completo del modello fornito dalla risposta al momento della creazione del modello. Il nome completo ha il formato: projects/project-number/locations/location-id/models
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Eliminazione di un modello

Puoi eliminare un modello utilizzando il seguente comando.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • model-id: sostituisci con l'identificatore del modello
  • Nota:
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, verrà determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Creazione di un elenco di set di dati

Puoi elencare i set di dati per il tuo progetto, insieme ai relativi identificatori, utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell:

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • project-number: numero del progetto
  • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, quest'ultima viene determinata in base alla località del file video.

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Eliminazione di un set di dati

Puoi eliminare un set di dati utilizzando i seguenti comandi curl o PowerShell.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • dataset-name: il nome completo del tuo set di dati, dalla risposta al momento della creazione del set di dati. Il nome completo ha il seguente formato:
    projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id
    • project-number: numero del progetto
    • location-id: la regione Cloud in cui deve avvenire l'annotazione. Le regioni cloud supportate sono: us-east1, us-west1, europe-west1 e asia-east1. Se non viene specificata alcuna regione, quest'ultima viene determinata in base alla località del file video.
    • dataset-id: l'ID fornito al momento della creazione del set di dati

Metodo HTTP e URL: 

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

Per inviare la richiesta, espandi una di queste opzioni:

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

Passaggi successivi