Beri label pada video menggunakan command line
Panduan memulai ini akan memandu Anda terkait proses:
- Menyalin sekumpulan video ke Cloud Storage.
- Membuat file CSV yang mencantumkan video dan labelnya.
- Menggunakan AutoML Video untuk membuat set data, lalu melatih dan menggunakan model Anda.
Sebelum memulai
Menyiapkan project
- Login ke akun Google Cloud Anda. Jika Anda baru menggunakan Google Cloud, buat akun untuk mengevaluasi performa produk kami dalam skenario dunia nyata. Pelanggan baru juga mendapatkan kredit gratis senilai $300 untuk menjalankan, menguji, dan men-deploy workload.
- Menginstal Google Cloud CLI.
-
Untuk initialize gcloud CLI, jalankan perintah berikut:
gcloud init
-
Buat atau pilih project Google Cloud.
-
Membuat project Google Cloud:
gcloud projects create PROJECT_ID
Ganti
PROJECT_ID
dengan nama untuk project Google Cloud yang Anda buat. -
Pilih project Google Cloud yang Anda buat:
gcloud config set project PROJECT_ID
Ganti
PROJECT_ID
dengan nama project Google Cloud Anda.
-
-
Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.
-
Enable the AutoML and Cloud Storage APIs:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Menginstal Google Cloud CLI.
-
Untuk initialize gcloud CLI, jalankan perintah berikut:
gcloud init
-
Buat atau pilih project Google Cloud.
-
Membuat project Google Cloud:
gcloud projects create PROJECT_ID
Ganti
PROJECT_ID
dengan nama untuk project Google Cloud yang Anda buat. -
Pilih project Google Cloud yang Anda buat:
gcloud config set project PROJECT_ID
Ganti
PROJECT_ID
dengan nama project Google Cloud Anda.
-
-
Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.
-
Enable the AutoML and Cloud Storage APIs:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Tetapkan variabel lingkungan
PROJECT_ID
ke Project ID Anda.export PROJECT_ID=PROJECT_ID
Panggilan dan nama resource AutoML API akan menyertakan Project ID Anda di dalamnya. Variabel lingkunganPROJECT_ID
menyediakan cara yang mudah untuk menentukan ID.
Membuat set data dan mengimpor data pelatihan
Membuat set data
Tentukan nama untuk set data Anda dan gunakan perintah curl
atau PowerShell berikut untuk membuat set data baru dengan nama tersebut.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- dataset-name: nama set data yang akan ditampilkan di antarmuka
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
Isi JSON permintaan:
{ "displayName": "dataset-name", "videoClassificationDatasetMetadata": { } }
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
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
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
$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
name
untuk operasi Anda. Berikut ini contoh respons tersebut, dengan
project-number
adalah nomor project Anda dan operation-id
adalah ID
operasi yang berjalan lama yang dibuat untuk permintaan tersebut.
Mengimpor data pelatihan
REST
Untuk mengimpor data pelatihan, gunakan metodeimportData
. Metode
ini mengharuskan Anda memberikan dua parameter:
- jalur ke CSV yang berisi jalur ke pelatihan,
- file CSV data pengujian. Catatan: File ini tersedia di bucket "automl-video-demo-data" di Cloud Storage.
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- input-uri: bucket Cloud Storage berisi file yang ingin diberi anotasi, termasuk nama filenya. Harus diawali dengan gs://. Contoh:
"inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1.csv"]
- dataset-id: ganti dengan ID set data untuk set data Anda (bukan nama tampilan). Contoh:
VCN4798585402963263488
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData
Isi JSON permintaan:
{ "inputConfig": { "gcsSource": { "inputUris": input-uri } } }
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
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
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
$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
VCN7506374678919774208
.
Mendapatkan status operasi impor
Anda dapat mengkueri status operasi impor data menggunakan perintah
curl
atau PowerShell berikut.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- operation-id: ganti dengan ID operasi untuk operasi impor data Anda.
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Jalankan perintah berikut:
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
Jalankan perintah berikut:
$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
done: true
dalam status operasi tanpa
error yang tercantum, seperti yang ditunjukkan pada contoh di bawah.
Mencantumkan semua set data
Gunakan perintah curl
atau PowerShell berikut untuk mendapatkan daftar set data dan jumlah video contoh yang diimpor ke set data.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:
Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:
Latih model Anda
Meluncurkan operasi pelatihan model
Setelah membuat set data dan mengimpor data pelatihan ke set data, Anda dapat melatih model.
Latih model Anda menggunakan perintah curl
atau PowerShell berikut.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- dataset-id: ID adalah elemen terakhir dari nama set data Anda.
Misalnya, jika nama set data Anda adalah
projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/VCN3104518874390609379
, maka ID set data Anda adalahVCN3104518874390609379
. - Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models
Isi JSON permintaan:
{ "displayName": "test_model", "dataset_id": "dataset-id", "videoClassificationModelMetadata": {} }
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
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
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
$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
{ "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" } }
Mendapatkan status operasi pelatihan model
Latih model Anda menggunakan perintah curl
atau PowerShell berikut.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- operation-id: ganti dengan ID operasi untuk operasi pelatihan Anda.
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Jalankan perintah berikut:
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
Jalankan perintah berikut:
$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
done: true
tanpa error yang tercantum.
Memverifikasi bahwa model tersedia
Setelah operasi pelatihan model berhasil diselesaikan, Anda dapat memverifikasi bahwa
model tersedia dengan menggunakan perintah curl
atau PowerShell berikut
untuk mencantumkan model untuk project Anda.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- dataset-id: ganti dengan ID set data untuk set data Anda (bukan nama tampilan).
- model-name: ganti dengan nama yang Anda pilih untuk model Anda
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Jalankan perintah berikut:
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
Jalankan perintah berikut:
$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
Contoh:
VCN1741767155885539328
.
Membuat prediksi
Anda dapat meminta anotasi (prediksi) untuk video menggunakan perintah batchPredict
. Perintah batchPredict
mengambil, sebagai input, file CSV yang tersimpan di bucket Cloud Storage yang berisi jalur ke video yang akan dianotasi, serta waktu mulai dan berakhir yang mengidentifikasi segmen video yang akan dianotasi. Untuk panduan memulai ini, file CSV ini diberi nama hmdb_split1_test_gs_predict.csv
.
Jalankan perintah curl
atau PowerShell berikut untuk membuat permintaan prediksi batch (asinkron).
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- input-uri: bucket Cloud Storage berisi file yang ingin diberi anotasi, termasuk nama filenya. Harus diawali dengan gs://. Contoh:
"inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1_test_gs_predict.csv"]
- output-bucket akan diganti dengan nama bucket Cloud Storage Anda. Contoh:
my-project-vcm
- object-id: ganti dengan ID operasi untuk operasi impor data Anda.
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict
Isi JSON permintaan:
{ "inputConfig": { "gcsSource": { "inputUris": [input-uri] } }, "outputConfig": { "gcsDestination": { "outputUriPrefix": "gs://output-bucket/object-id" } } }
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
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
Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json
,
dan jalankan perintah berikut:
$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
Anda akan menerima ID operasi untuk permintaan prediksi batch. Contoh: VCN926615623331479552
Mendapatkan status operasi prediksi
Anda dapat membuat kueri status operasi prediksi batch menggunakan
perintah curl
atau PowerShell berikut.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- operation-id: ganti dengan ID operasi untuk operasi impor data Anda.
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:
curl
Jalankan perintah berikut:
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
Jalankan perintah berikut:
$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
done: true
dalam
status operasi tanpa daftar error, seperti yang ditunjukkan dalam contoh berikut.
Setelah tugas prediksi batch selesai, output prediksi disimpan di bucket Cloud Storage yang Anda tentukan dalam perintah. Ada file JSON untuk setiap segmen video. Misalnya:
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": [ ] } }
Pembersihan
Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan pada halaman ini, hapus project Google Cloud yang berisi resource tersebut.
Jika tidak lagi memerlukan model dan set data terkait, Anda dapat menghapusnya.
Membuat daftar model
Anda dapat menampilkan daftar model untuk project Anda, beserta ID-nya, menggunakan perintah curl
atau PowerShell berikut:
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- model-name: Nama lengkap model yang diberikan oleh respons saat Anda membuat model. Nama lengkapnya memiliki format: projects/project-number/locations/location-id/models
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models
Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:
Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:
Menghapus model
Anda dapat menghapus model menggunakan perintah berikut.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- model-id: ganti dengan ID untuk model Anda
- Catatan:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/test/models/model-id
Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:
Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:
Mencantumkan set data
Anda dapat menampilkan daftar set data untuk project Anda, bersama dengan ID-nya, menggunakan
perintah curl
atau PowerShell berikut:
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video.
Metode HTTP dan URL:
https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:
Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:
Menghapus set data
Anda dapat menghapus set data menggunakan perintah curl
atau PowerShell berikut.
REST
Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:
- dataset-name: nama lengkap set data, dari respons saat Anda membuat
set data. Nama lengkap memiliki format:
projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id
- project-number: nomor project Anda
- location-id: region Cloud tempat anotasi
seharusnya dilakukan. Region cloud yang didukung adalah:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Jika tidak ada wilayah yang ditentukan, wilayah akan ditentukan berdasarkan lokasi file video. - dataset-id: ID yang diberikan saat Anda membuat set data
Metode HTTP dan URL:
DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/dataset-name
Untuk mengirim permintaan, perluas salah satu opsi berikut:
Anda akan menerima respons JSON yang mirip dengan yang berikut ini:
Langkah selanjutnya
- Pelajari alur kerja klasifikasi