Compruebe el formato del archivo de anotación COCO
Importante
Esta característica ya está en desuso. El 10 de enero de 2025, se retirará la vista previa de la API Azure AI Image Analysis 4.0 de clasificación de imágenes personalizada, detección de objetos personalizada y reconocimiento de productos. Después de esta fecha, se producirá un error en las llamadas API a estos servicios.
Para mantener un funcionamiento sin problemas de los modelos, realice la transición a Custom Vision de Azure AI, que ahora está disponible con carácter general. Custom Vision ofrece una funcionalidad similar a estas características de retirada.
Sugerencia
Este artículo se basa en el cuaderno de Jupyter Notebook check_coco_annotation.ipynb. Abrir en GitHub .
Esta guía muestra cómo comprobar si el formato del archivo de anotación es correcto. En primer lugar, instale el paquete de muestras de Python desde la línea de comandos:
pip install cognitive-service-vision-model-customization-python-samples
A continuación, ejecute el siguiente código de Python para comprobar el formato del archivo. Puede escribir este código en un script de Python o ejecutar Jupyter Notebook en una plataforma compatible.
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)
Uso del archivo COCO en un nuevo proyecto
Una vez comprobado el archivo COCO, está listo para importarlo al proyecto de personalización de modelos. Consulte Creación y entrenamiento de un modelo personalizado y vaya a la sección sobre la selección/importación de un archivo COCO; puede seguir la guía desde allí hasta el final.