Datenschemas zum Trainieren von Modellen für maschinelles Sehen mit automatisiertem maschinellem Lernen (v1)

GILT FÜR: Python SDK azureml v1

Hier erfahren Sie, wie Sie Ihre JSONL-Dateien in den Trainings- und Rückschlussphasen für die Datennutzung in automatisierten ML-Experimenten für Aufgaben des maschinellen Sehens formatieren.

Datenschema für das Training

Das automatisierte maschinelle Lernen von Azure Machine Learning für Bilder erfordert, dass Eingabebilddaten im JSONL-Format (JSON Lines) vorbereitet werden. In diesem Abschnitt werden Eingabedatenformate bzw. -schemas für die Bildklassifizierung mit mehreren Klassen, die Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen, die Objekterkennung und die Instanzsegmentierung beschrieben. Wir stellen auch eine JSON Lines-Beispieldatei für das abschließende Training bzw. die Validierung zur Verfügung.

Bildklassifizierung (binär/mehrere Klassen)

Eingabedatenformat/-schema in jeder JSON Lines-Datei:

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":"class_name",
}

Beispiel einer JSONL-Datei für die Bildklassifizierung mit mehreren Klassen:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}, "label": "can"}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "397px", "height": "296px"}, "label": "milk_bottle"}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "1024px", "height": "768px"}, "label": "water_bottle"}

Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für das Eingabedatenformat/-schema in jeder JSON Lines-Datei für die Bildklassifizierung.

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":[
      "class_name_1",
      "class_name_2",
      "class_name_3",
      "...",
      "class_name_n"
        
   ]
}

Beispiel für eine JSONL-Datei für die Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}, "label": ["can"]}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "397px", "height": "296px"}, "label": ["can","milk_bottle"]}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "1024px", "height": "768px"}, "label": ["carton","milk_bottle","water_bottle"]}

Objekterkennung

Im Folgenden finden Sie eine JSONL-Beispieldatei für die Objekterkennung.

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":[
      {
         "label":"class_name_1",
         "topX":"xmin/width",
         "topY":"ymin/height",
         "bottomX":"xmax/width",
         "bottomY":"ymax/height",
         "isCrowd":"isCrowd"
      },
      {
         "label":"class_name_2",
         "topX":"xmin/width",
         "topY":"ymin/height",
         "bottomX":"xmax/width",
         "bottomY":"ymax/height",
         "isCrowd":"isCrowd"
      },
      "..."
   ]
}

Hier gilt Folgendes:

• xmin = x-Koordinate der oberen linken Ecke des Begrenzungsrahmens
• ymin = y-Koordinate der oberen linken Ecke des Begrenzungsrahmens
• xmax = x-Koordinate der rechten unteren Ecke des Begrenzungsrahmens
• ymax = y-Koordinate der rechten unteren Ecke des Begrenzungsrahmens

Beispiel für eine JSONL-Datei für die Objekterkennung:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "can", "topX": 0.260, "topY": 0.406, "bottomX": 0.735, "bottomY": 0.701, "isCrowd": 0}]}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "carton", "topX": 0.172, "topY": 0.153, "bottomX": 0.432, "bottomY": 0.659, "isCrowd": 0}, {"label": "milk_bottle", "topX": 0.300, "topY": 0.566, "bottomX": 0.891, "bottomY": 0.735, "isCrowd": 0}]}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "carton", "topX": 0.0180, "topY": 0.297, "bottomX": 0.380, "bottomY": 0.836, "isCrowd": 0}, {"label": "milk_bottle", "topX": 0.454, "topY": 0.348, "bottomX": 0.613, "bottomY": 0.683, "isCrowd": 0}, {"label": "water_bottle", "topX": 0.667, "topY": 0.279, "bottomX": 0.841, "bottomY": 0.615, "isCrowd": 0}]}

Instanzsegmentierung

Zur Segmentierung von Instanzen unterstützt das automatisierte maschinelle Lernen nur Polygone als Ein- und Ausgabe, keine Masken.

Im Folgenden finden Sie eine JSONL-Beispieldatei für die Instanzsegmentierung.

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":[
      {
         "label":"class_name",
         "isCrowd":"isCrowd",
         "polygon":[["x1", "y1", "x2", "y2", "x3", "y3", "...", "xn", "yn"]]
      }
   ]
}

Beispiel für eine JSONL-Datei für Instanzsegmentierung:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "can", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.577, 0.689, 0.567, 0.689, 0.559, 0.686, 0.380, 0.593, 0.304, 0.555, 0.294, 0.545, 0.290, 0.534, 0.274, 0.512, 0.2705, 0.496, 0.270, 0.478, 0.284, 0.453, 0.308, 0.432, 0.326, 0.423, 0.356, 0.415, 0.418, 0.417, 0.635, 0.493, 0.683, 0.507, 0.701, 0.518, 0.709, 0.528, 0.713, 0.545, 0.719, 0.554, 0.719, 0.579, 0.713, 0.597, 0.697, 0.621, 0.695, 0.629, 0.631, 0.678, 0.619, 0.683, 0.595, 0.683, 0.577, 0.689]]}]}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "carton", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.240, 0.65, 0.234, 0.654, 0.230, 0.647, 0.210, 0.512, 0.202, 0.403, 0.182, 0.267, 0.184, 0.243, 0.180, 0.166, 0.186, 0.159, 0.198, 0.156, 0.396, 0.162, 0.408, 0.169, 0.406, 0.217, 0.414, 0.249, 0.422, 0.262, 0.422, 0.569, 0.342, 0.569, 0.334, 0.572, 0.320, 0.585, 0.308, 0.624, 0.306, 0.648, 0.240, 0.657]]}, {"label": "milk_bottle",  "isCrowd": 0, "polygon": [[0.675, 0.732, 0.635, 0.731, 0.621, 0.725, 0.573, 0.717, 0.516, 0.717, 0.505, 0.720, 0.462, 0.722, 0.438, 0.719, 0.396, 0.719, 0.358, 0.714, 0.334, 0.714, 0.322, 0.711, 0.312, 0.701, 0.306, 0.687, 0.304, 0.663, 0.308, 0.630, 0.320, 0.596, 0.32, 0.588, 0.326, 0.579]]}]}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "water_bottle", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.334, 0.626, 0.304, 0.621, 0.254, 0.603, 0.164, 0.605, 0.158, 0.602, 0.146, 0.602, 0.142, 0.608, 0.094, 0.612, 0.084, 0.599, 0.080, 0.585, 0.080, 0.539, 0.082, 0.536, 0.092, 0.533, 0.126, 0.530, 0.132, 0.533, 0.144, 0.533, 0.162, 0.525, 0.172, 0.525, 0.186, 0.521, 0.196, 0.521 ]]}, {"label": "milk_bottle", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.392, 0.773, 0.380, 0.732, 0.379, 0.767, 0.367, 0.755, 0.362, 0.735, 0.362, 0.714, 0.352, 0.644, 0.352, 0.611, 0.362, 0.597, 0.40, 0.593, 0.444,  0.494, 0.588, 0.515, 0.585, 0.621, 0.588, 0.671, 0.582, 0.713, 0.572, 0.753 ]]}]}

Datenformat für Rückschlüsse

In diesem Abschnitt wird das Eingabedatenformat dokumentiert, das bei Verwendung eines bereitgestellten Modells für Vorhersagen erforderlich ist. Alle oben genannten Bildformate werden mit dem Inhaltstyp application/octet-stream akzeptiert.

Eingabeformat

Im Folgenden finden Sie das Eingabeformat, das zum Generieren von Vorhersagen für eine beliebige Aufgabe mithilfe eines aufgabenspezifischen Modellendpunkts erforderlich ist. Nach dem Bereitstellen des Modells können wir den folgenden Codeausschnitt verwenden, um Vorhersagen für alle Aufgaben abzurufen.

# input image for inference
sample_image = './test_image.jpg'
# load image data
data = open(sample_image, 'rb').read()
# set the content type
headers = {'Content-Type': 'application/octet-stream'}
# if authentication is enabled, set the authorization header
headers['Authorization'] = f'Bearer {key}'
# make the request and display the response
response = requests.post(scoring_uri, data, headers=headers)

Ausgabeformat

Vorhersagen für Modellendpunkte folgen je nach Aufgabentyp einer unterschiedlichen Struktur. In diesem Abschnitt werden die Ausgabedatenformate für folgende Aufgaben erläutert: Bildklassifizierungen mit mehreren Klassen, Bildklassifizierungen mit mehreren Beschriftungen, Objekterkennung und Instanzsegmentierung.

Bildklassifizierung

Der Endpunkt für die Bildklassifizierung gibt alle Beschriftungen im Dataset und deren Wahrscheinlichkeitsbewertungen für das Eingabebild im folgenden Format zurück.

{
   "filename":"/tmp/tmppjr4et28",
   "probs":[
      2.098e-06,
      4.783e-08,
      0.999,
      8.637e-06
   ],
   "labels":[
      "can",
      "carton",
      "milk_bottle",
      "water_bottle"
   ]
}

Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen

Für die Bildklassifizierung mit mehreren Beschriftungen gibt der Modellendpunkt Beschriftungen und deren Wahrscheinlichkeiten zurück.

{
   "filename":"/tmp/tmpsdzxlmlm",
   "probs":[
      0.997,
      0.960,
      0.982,
      0.025
   ],
   "labels":[
      "can",
      "carton",
      "milk_bottle",
      "water_bottle"
   ]
}

Objekterkennung

Das Objekterkennungsmodell gibt mehrere Rahmen mit ihren skalierten Koordinaten für die obere linke und die untere rechte Ecke zusammen mit der Rahmenbeschriftung und einer Konfidenzbewertung zurück.

{
   "filename":"/tmp/tmpdkg2wkdy",
   "boxes":[
      {
         "box":{
            "topX":0.224,
            "topY":0.285,
            "bottomX":0.399,
            "bottomY":0.620
         },
         "label":"milk_bottle",
         "score":0.937
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.664,
            "topY":0.484,
            "bottomX":0.959,
            "bottomY":0.812
         },
         "label":"can",
         "score":0.891
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.423,
            "topY":0.253,
            "bottomX":0.632,
            "bottomY":0.725
         },
         "label":"water_bottle",
         "score":0.876
      }
   ]
}

Instanzsegmentierung

Bei der Instanzsegmentierung besteht die Ausgabe aus mehreren Rahmen mit skalierten Koordinaten für die obere linke und die untere rechte Ecke, Beschriftungen, Konfidenzbewertungen und Polygonen (keine Masken). Hier haben die Polygonwerte das gleiche Format, das im Abschnitt „Schema“ erläutert wurde.

{
   "filename":"/tmp/tmpi8604s0h",
   "boxes":[
      {
         "box":{
            "topX":0.679,
            "topY":0.491,
            "bottomX":0.926,
            "bottomY":0.810
         },
         "label":"can",
         "score":0.992,
         "polygon":[
            [
               0.82, 0.811, 0.771, 0.810, 0.758, 0.805, 0.741, 0.797, 0.735, 0.791, 0.718, 0.785, 0.715, 0.778, 0.706, 0.775, 0.696, 0.758, 0.695, 0.717, 0.698, 0.567, 0.705, 0.552, 0.706, 0.540, 0.725, 0.520, 0.735, 0.505, 0.745, 0.502, 0.755, 0.493
            ]
         ]
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.220,
            "topY":0.298,
            "bottomX":0.397,
            "bottomY":0.601
         },
         "label":"milk_bottle",
         "score":0.989,
         "polygon":[
            [
               0.365, 0.602, 0.273, 0.602, 0.26, 0.595, 0.263, 0.588, 0.251, 0.546, 0.248, 0.501, 0.25, 0.485, 0.246, 0.478, 0.245, 0.463, 0.233, 0.442, 0.231, 0.43, 0.226, 0.423, 0.226, 0.408, 0.234, 0.385, 0.241, 0.371, 0.238, 0.345, 0.234, 0.335, 0.233, 0.325, 0.24, 0.305, 0.586, 0.38, 0.592, 0.375, 0.598, 0.365
            ]
         ]
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.433,
            "topY":0.280,
            "bottomX":0.621,
            "bottomY":0.679
         },
         "label":"water_bottle",
         "score":0.988,
         "polygon":[
            [
               0.576, 0.680, 0.501, 0.680, 0.475, 0.675, 0.460, 0.625, 0.445, 0.630, 0.443, 0.572, 0.440, 0.560, 0.435, 0.515, 0.431, 0.501, 0.431, 0.433, 0.433, 0.426, 0.445, 0.417, 0.456, 0.407, 0.465, 0.381, 0.468, 0.327, 0.471, 0.318
            ]
         ]
      }
   ]
}

Nächste Schritte

• Erfahren Sie, wie Sie Daten für das Training von Modellen für maschinelles Sehen mit automatisiertem maschinellen Lernen vorbereiten.
• Einrichten von Aufgaben für maschinelles Sehen bei automatisiertem ML
• Tutorial: Trainieren eines Objekterkennungsmodells (Vorschauversion) mit AutoML und Python.