Método: projects.locations.models.batchPredict

Execute uma predição em lote e retorne o código de uma operação de longa duração. É possível solicitar o resultado da operação usando o método operations.get. Quando a operação estiver concluída, chame operations.get para recuperar um BatchPredictResult do campo de response.

Solicitação HTTP

POST https://automl.googleapis.com/v1beta1/{name}:batchPredict

Parâmetros de caminho

Parâmetros
name

string

Nome do modelo solicitado para disponibilizar a predição em lote.

A autorização requer a seguinte permissão do Google IAM no recurso name especificado:

  • automl.models.predict

Corpo da solicitação

O corpo da solicitação contém dados com a seguinte estrutura:

Representação JSON 

{
  "inputConfig": {
    object(BatchPredictionInputConfig)
  },
  "outputConfig": {
    object(BatchPredictionOutputConfig)
  },
  "params": {
    string: string,
    ...
  }
}
Campos
inputConfig

object(BatchPredictionInputConfig)

Obrigatório. A configuração de entrada para a predição em lote.

outputConfig

object(BatchPredictionOutputConfig)

Obrigatório. A configuração que especifica onde as predições de saída precisam ser gravadas.

params

map (key: string, value: string)

Será um dos seguintes valores:

score_threshold

 (flutuante): um valor de 0.0 até 1.0. Quando o modelo faz predições para um vídeo, ele só produz resultados que tenham pelo menos esse valor de confiança. O padrão é 0.

segment_classification

 (booleano): defina como verdadeiro para solicitar a classificação no nível de segmento. O AutoML Video Intelligence retorna rótulos e os valores de confiança para todo o segmento do vídeo especificado pelo usuário na configuração da solicitação. O padrão é "verdadeiro".

shot_classification

 (booleano): defina como verdadeiro para solicitar a classificação no nível de tomada. O AutoML Video Intelligence determina os limites de cada tomada de câmera em todo o segmento do vídeo especificado pelo usuário na configuração de solicitação. O AutoML Video Intelligence retorna rótulos e os valores de confiança para cada tomada detectada, com o horário de início e término da tomada. AVISO: a avaliação do modelo não é feita para esse tipo de classificação, a qualidade depende dos dados de treinamento, mas não há métricas fornecidas para descrever essa qualidade. O padrão é "falso".

1s_interval_classification

 (booleano): defina como verdadeiro para solicitar a classificação para um vídeo em intervalos de um segundo. O AutoML Video Intelligence retorna rótulos e os valores de confiança para cada segundo de todo o segmento do vídeo que o usuário especificou na configuração da solicitação. AVISO: a avaliação do modelo não é feita para esse tipo de classificação, a qualidade depende dos dados de treinamento, mas não há métricas fornecidas para descrever essa qualidade. O padrão é "falso".

Para mais informações, consulte Como anotar vídeos.

Corpo da resposta

Se a solicitação for bem-sucedida, o corpo da resposta conterá uma instância de Operation.

Escopos da autorização

Requer o seguinte escopo OAuth:

  • https://www.googleapis.com/auth/cloud-platform

Para mais informações, consulte a Visão geral da autenticação.

BatchPredictionInputConfig

Configuração de entrada para a ação models.batchPredict. A entrada é um ou mais arquivos CSV armazenados no Google Cloud Storage, onde os arquivos CSV estão no seguinte formato:

GCS_FILE_PATH,TIME_SEGMENT_START,TIME_SEGMENT_END

  • GCS_FILE_PATH identifica o caminho do Google Cloud Storage para um vídeo de até 50 GB e até 3 horas de duração. Extensões compatíveis: .MOV, .MPEG4, .MP4, .AVI.

  • TIME_SEGMENT_START e TIME_SEGMENT_END precisam estar dentro do tamanho do vídeo, e o final precisa ser posterior ao início.

Três linhas de amostra:

gs://folder/video1.mp4,10,40
gs://folder/video1.mp4,20,60
gs://folder/vid2.mov,0,inf

Para mais informações, consulte Como anotar vídeos.

Representação JSON 

{
  "gcsSource": {
    object(GcsSource)
  }
}
Campos
gcsSource

object(GcsSource)

O local do Google Cloud Storage para o conteúdo de entrada.

BatchPredictionOutputConfig

Configuração de saída para a ação models.batchPredict.

O AutoML Video Intelligence cria um diretório especificado no gcsDestination. O nome do diretório é "prediction-<model-display-name>-<timestamp-of-prediction-call>", em que o carimbo de data/hora está no formato YYYY-MM-DDThh:mm:ss.sssZ ISO-8601.

O AutoML Video Intelligence cria um arquivo chamado videoClassification.csv no novo diretório, além de um arquivo JSON para cada classificação de vídeo solicitada. Ou seja, cada linha no arquivo CSV de entrada.

O formato do arquivo videoClassification.csv é o seguinte:

GCS_FILE_PATH,TIME_SEGMENT_START,TIME_SEGMENT_END,JSON_FILE_NAME,STATUS

  • GCS_FILE_PATH, TIME_SEGMENT_START, TIME_SEGMENT_END correspondem aos mesmos campos do arquivo CSV de entrada.

  • JSON_FILE_NAME é o nome do arquivo JSON no diretório de saída que contém respostas de predição para o segmento de tempo de vídeo.

  • STATUS contém "OK" se a predição foi concluída com sucesso. Caso contrário, contém informações de erro. Se STATUS não for "OK", o arquivo JSON para essa predição estará vazio ou será inexistente.

Cada arquivo JSON em que STATUS é "OK" contém uma lista de protos de AnnotationPayload no formato JSON, que são as predições para o segmento de tempo de vídeo ao qual o arquivo é atribuído em videoClassification.csv. Todos os protos de AnnotationPayload têm um campo videoClassification e são ordenados pelo campo videoClassification.type. Os tipos retornados são determinados pelo parâmetro classifaction_types de BatchPredictRequest.params.

Representação JSON 

{
  "gcsDestination": {
    object(GcsDestination)
  }
}
Campos
gcsDestination

object(GcsDestination)

O local do Google Cloud Storage do diretório no qual a saída precisa ser gravada.