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Verificar o formato do arquivo de anotação COCO

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Importante

Esse recurso agora está preterido. Em 10 de janeiro de 2025, a Análise de Imagem de IA do Azure 4.0, a Detecção personalizada de objetos e a API de visualização do Reconhecimento de Produto serão desativadas. Após essa data, as chamadas de API para esses serviços falharão.

Para manter uma operação suave de seus modelos, faça a transição para a Visão Personalizada da IA do Azure, que agora está em disponibilidade geral. A Visão Personalizada oferece funcionalidade semelhante a esses recursos de desativação.

Dica

Este artigo é baseado no Jupyter Notebook check_coco_annotation.ipynb. Abrir no GitHub .

Este guia demonstra como verificar se o formato do arquivo de anotação está correto. Primeiro, instale o pacote de exemplos do Python na linha de comando:

pip install cognitive-service-vision-model-customization-python-samples

Em seguida, execute o código Python a seguir para verificar o formato do arquivo. Você pode inserir esse código em um script Python ou executar o Jupyter Notebook em uma plataforma compatível.

from cognitive_service_vision_model_customization_python_samples import check_coco_annotation_file, AnnotationKind, Purpose
import pathlib
import json

coco_file_path = pathlib.Path("{your_coco_file_path}")
annotation_kind = AnnotationKind.MULTICLASS_CLASSIFICATION # or AnnotationKind.OBJECT_DETECTION
purpose = Purpose.TRAINING # or Purpose.EVALUATION

check_coco_annotation_file(json.loads(coco_file_path.read_text()), annotation_kind, purpose)

Usar o arquivo COCO em um novo projeto

Depois que o arquivo COCO for verificado, você estará pronto para importá-lo para seu projeto de personalização de modelo. Confira Criar e treinar um modelo personalizado e acesse a seção sobre como selecionar/importar um arquivo COCO. Siga o guia de lá até o final.

Próximas etapas