Etiqueta videos con la línea de comandos
En esta guía de inicio rápido, se te guiará por los siguientes procesos:
- Copiar de un conjunto de videos en Cloud Storage
- Crear archivos CSV que enumeren videos y sus etiquetas
- Usar AutoML Video Classification para crear tu conjunto de datos y entrenar y usar tu modelo
Antes de comenzar
Configura tu proyecto
- Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.
- Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud project.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with a name for the Google Cloud project you are creating. -
Select the Google Cloud project that you created:
gcloud config set project PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with your Google Cloud project name.
-
-
Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
-
Habilita las APIs de AutoML and Cloud Storage:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Install the Google Cloud CLI.
-
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
-
Create or select a Google Cloud project.
-
Create a Google Cloud project:
gcloud projects create PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with a name for the Google Cloud project you are creating. -
Select the Google Cloud project that you created:
gcloud config set project PROJECT_ID
Replace
PROJECT_ID
with your Google Cloud project name.
-
-
Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
-
Habilita las APIs de AutoML and Cloud Storage:
gcloud services enable storage-component.googleapis.com
automl.googleapis.com storage-api.googleapis.com - Establece la variable de entorno
PROJECT_ID
para tu ID del proyecto.export PROJECT_ID=PROJECT_ID
Las llamadas a la API de AutoML y los nombres de los recursos incluyen el ID del proyecto. La variable de entornoPROJECT_ID
proporciona una manera conveniente de especificar el ID.
Crea un conjunto de datos e importa datos de entrenamiento
Cree un conjunto de datos
Elige un nombre para tu conjunto de datos y usa los siguientes comandos curl
o PowerShell para crear un conjunto de datos nuevo con ese nombre.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- dataset-name: Es el nombre del conjunto de datos que se mostrará en la interfaz
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "displayName": "dataset-name", "videoClassificationDatasetMetadata": { } }
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
name
para tu operación. A continuación, se muestra un ejemplo de la respuesta, en la que project-number
es el número de tu proyecto y operation-id
es el ID de la operación de larga duración creada para la solicitud.
Importa datos de entrenamiento
REST
Para importar tus datos de entrenamiento, usa el métodoimportData
. Este método requiere que proporciones dos parámetros:
- la ruta de acceso al archivo CSV que contiene las rutas de acceso al entrenamiento
- los archivos CSV de datos de prueba Nota: Estos archivos están disponibles en el bucket “automl-video-demo-data” en Cloud Storage.
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- input-uri: Es el depósito de Cloud Storage que contiene el archivo que deseas anotar, incluido el nombre del archivo. Debe comenzar con gs://. Por ejemplo:
"inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1.csv"]
- Reemplaza dataset-id por el identificador del conjunto de datos (no el nombre visible). Por ejemplo:
VCN4798585402963263488
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id:importData
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "inputConfig": { "gcsSource": { "inputUris": input-uri } } }
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
VCN7506374678919774208
.
Obtén el estado de la operación de importación
Puedes consultar el estado de la operación de importación de datos mediante los siguientes comandos curl
o PowerShell.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- Reemplaza operation-id por el ID de la operación de importación de datos.
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el siguiente 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
Ejecuta el siguiente 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
done: true
en el estado de la operación sin errores, como se muestra en el siguiente ejemplo.
Enumera todos los conjuntos de datos
Usa los siguientes comandos curl
o PowerShell para obtener una lista de tus conjuntos de datos y la cantidad de videos de muestra que se importaron en él.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
Entrene su modelo
Inicia una operación de entrenamiento de modelos
Después de crear el conjunto de datos y de importar los datos de entrenamiento puedes entrenar tu modelo.
Entrena tu modelo con los siguientes comandos curl
o PowerShell.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- dataset-id: El ID es el último elemento del nombre de tu conjunto de datos.
Por ejemplo, si el nombre de tu conjunto de datos es
projects/434039606874/locations/us-central1/datasets/VCN3104518874390609379
, el ID de tu conjunto de datos esVCN3104518874390609379
. - Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "displayName": "test_model", "dataset_id": "dataset-id", "videoClassificationModelMetadata": {} }
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
{ "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" } }
Obtén el estado de la operación de entrenamiento de modelos
Entrena tu modelo con los siguientes comandos curl
o PowerShell.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- Reemplaza operation-id por el ID de la operación de entrenamiento.
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el siguiente 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
Ejecuta el siguiente 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
done: true
sin errores.
Verifica que el modelo esté disponible
Una vez que la operación de entrenamiento de modelos se complete de forma correcta, puedes verificar que el modelo esté disponible mediante los siguientes comandos curl
o PowerShell para enumerar los modelos del proyecto.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- dataset-id: Reemplaza por el identificador de conjunto de datos para tu conjunto de datos (no el nombre visible).
- Reemplaza model-name por un nombre que elijas para el modelo.
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el siguiente 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
Ejecuta el siguiente 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
Por ejemplo:
VCN1741767155885539328
Realiza una predicción
Puedes solicitar anotaciones (predicciones) para los videos mediante el comando batchPredict
. El comando batchPredict
toma, como entrada, un archivo CSV almacenado en tu bucket de Cloud Storage que contiene las rutas de acceso a los videos que se anotarán y las horas de inicio y finalización que identifican el segmento de video que se anotará. Para esta guía de inicio rápido, el archivo CSV se llama hmdb_split1_test_gs_predict.csv
.
Ejecuta los siguientes comandos curl
o PowerShell para realizar una solicitud de predicción por lotes (asíncrona).
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- input-uri: Es el depósito de Cloud Storage que contiene el archivo que deseas anotar, incluido el nombre del archivo. Debe comenzar con gs://. Por ejemplo:
"inputUris": ["gs://automl-video-demo-data/hmdb_split1_test_gs_predict.csv"]
- output-bucket reemplaza por el nombre del depósito de Cloud Storage. Por ejemplo:
my-project-vcm
- Reemplaza object-id por el ID de la operación de importación de datos.
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models/model-id:batchPredict
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "inputConfig": { "gcsSource": { "inputUris": [input-uri] } }, "outputConfig": { "gcsDestination": { "outputUriPrefix": "gs://output-bucket/object-id" } } }
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
Deberías recibir un ID de operación para la solicitud de predicción por lotes. Por ejemplo: VCN926615623331479552
.
Obtén el estado de la operación de predicción
Puedes consultar el estado de la operación de predicción por lotes mediante los siguientes comandos curl
o PowerShell.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- Reemplaza operation-id por el ID de la operación de importación de datos.
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/operations/operation-id
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el siguiente 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
Ejecuta el siguiente 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
done: true
en el estado de la operación sin errores, como se muestra en el siguiente ejemplo.
Cuando se completa la tarea de predicción por lotes, el resultado de la predicción se almacena en el bucket de Cloud Storage que especificaste en el comando. Hay un archivo JSON para cada segmento de video. Por ejemplo:
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": [ ] } }
Limpia
Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que se usaron en esta página, borra el proyecto de Cloud que tiene los recursos.
Si ya no necesitas tu modelo ni el conjunto de datos relacionado, puedes borrarlos.
Enumera modelos
Puedes enumerar los modelos de tu proyecto, junto con sus identificadores, con los siguientes comandos curl
o PowerShell:
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- model-name: Nombre completo de tu modelo que proporcionó la respuesta cuando creaste el modelo. El nombre completo tiene el siguiente formato: projects/project-number/locations/location-id/models
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
GET https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/models
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
Borra un modelo
Puedes borrar un modelo con el siguiente comando.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- Reemplaza model-id por el identificador del modelo.
- Nota:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/test/models/model-id
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
Enumera conjuntos de datos
Puedes enumerar los conjuntos de datos de tu proyecto, junto con sus identificadores, con los siguientes comandos curl
o PowerShell:
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video.
Método HTTP y URL:
https://automl.googleapis.com/v1beta1/projects/project-number/locations/location-id/datasets
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
Borra un conjunto de datos
Puedes borrar un conjunto de datos con los siguientes comandos curl
o PowerShell.
REST
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- dataset-name: Es el nombre completo de tu conjunto de datos, a partir de la respuesta cuando lo creaste. El nombre completo tiene el siguiente formato:
projects/project-number/locations/location-id/datasets/dataset-id
- project-number: Es el número de tu proyecto.
- location-id: Es la región de Cloud en la que se debe realizar la anotación. Las regiones en la nube compatibles son:
us-east1
,us-west1
,europe-west1
,asia-east1
. Si no se especifica ninguna región, se determinará una región en función de la ubicación del archivo de video. - dataset-id: Es el ID proporcionado cuando creaste el conjunto de datos.
Método HTTP y URL:
DELETE https://automl.googleapis.com/v1beta1/dataset-name
Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
¿Qué sigue?
- Obtén más información sobre el flujo de trabajo de clasificación.