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Verificar o formato do arquivo de anotação COCO

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Importante

Esse recurso agora está preterido. Em 31 de março de 2025, a API de visualização de Classificação de Imagem Personalizada, Detecção de Objeto Personalizado e Reconhecimento de Produto da IA do Azure Image Analysis 4.0 será descontinuada. 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