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Esquemas de datos para entrenar modelos de Computer Vision con aprendizaje automático automatizado (v1)

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SE APLICA A:Azure ML del SDK de Python v1

Importante

Algunos de los comandos de la CLI de Azure de este artículo usan la extensión azure-cli-ml o v1 para Azure Machine Learning. La compatibilidad con la extensión v1 finalizará el 30 de septiembre de 2025. La extensión v1 se podrá instalar y usar hasta esa fecha.

Se recomienda pasar a la extensión ml, o v2, antes del 30 de septiembre de 2025. Para más información sobre la extensión v2, consulte Extensión de la CLI de Azure ML y SDK de Python v2.

Importante

Esta característica actualmente está en su versión preliminar pública. Esta versión preliminar se proporciona sin un contrato de nivel de servicio. Es posible que algunas características no sean compatibles o que tengan sus funcionalidades limitadas. Para más información, consulte Términos de uso complementarios de las Versiones Preliminares de Microsoft Azure.

Obtenga información sobre cómo dar formato a los archivos JSONL para el consumo de datos en experimentos de ML automatizado para tareas de Computer Vision durante el entrenamiento y la inferencia.

Esquema de datos para el entrenamiento

El aprendizaje automático automatizado para imágenes de Azure Machine Learning requiere que los datos de la imagen de entrada se preparen en formato JSONL (JSON Lines). En esta sección, se describen los formatos de datos de entrada o el esquema para la clasificación de imágenes de varias clases, la clasificación de imágenes con varias etiquetas, la detección de objetos y la segmentación de instancias. También se proporcionará un ejemplo del archivo JSON Lines de entrenamiento o validación final.

Clasificación de imágenes (binaria/multiclase)

Esquema o formato de datos de entrada en cada línea JSON:

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":"class_name",
}
Clave Descripción Ejemplo
image_url Ubicación de la imagen en el almacén de datos de Azure Machine Learning
Required, String		 "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg"
image_details Detalles de la imagen
Optional, Dictionary		 "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}
format Tipo de imagen (se admiten todos los formatos de imagen disponibles en la biblioteca Pillow)
Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif","bmp", "tif", "tiff"}		 "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff"
width Ancho de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "400px" or 400
height Altura de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "200px" or 200
label Clase o etiqueta de la imagen
Required, String		 "cat"

Ejemplo de un archivo JSONL para la clasificación de imágenes de varias clases:

{"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"}

Ejemplo de imagen para la clasificación de imágenes de varias clases.

Clasificación de imágenes con varias etiquetas

A continuación, se muestra un ejemplo de esquema o formato de datos de entrada de cada línea JSON para la clasificación de imágenes.

{
   "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"
        
   ]
}
Clave Descripción Ejemplo
image_url Ubicación de la imagen en el almacén de datos de Azure Machine Learning
Required, String		 "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg"
image_details Detalles de la imagen
Optional, Dictionary		 "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}
format Tipo de imagen (se admiten todos los formatos de imagen disponibles en la biblioteca Pillow)
Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif", "bmp", "tif", "tiff"}		 "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff"
width Ancho de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "400px" or 400
height Altura de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "200px" or 200
label Lista de clases o etiquetas de la imagen
Required, List of Strings		 ["cat","dog"]

Ejemplo de un archivo JSONL para la clasificación de imágenes con varias etiquetas:

{"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"]}

Ejemplo de imagen para la clasificación de imágenes con varias etiquetas.

Detección de objetos

A continuación, se muestra un archivo JSONL de ejemplo para la detección de objetos.

{
   "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"
      },
      "..."
   ]
}

Aquí,

  • xmin = coordenada X de la esquina superior izquierda del rectángulo delimitador
  • ymin = coordenada Y de la esquina superior izquierda del rectángulo delimitador
  • xmax = coordenada X de la esquina inferior derecha del rectángulo delimitador
  • ymax = coordenada Y de la esquina inferior derecha del rectángulo delimitador
Clave Descripción Ejemplo
image_url Ubicación de la imagen en el almacén de datos de Azure Machine Learning
Required, String		 "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg"
image_details Detalles de la imagen
Optional, Dictionary		 "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}
format Tipo de imagen (se admiten todos los formatos de imagen disponibles en la biblioteca Pillow, pero en el caso de YOLO, solo se admiten los formatos de imagen permitidos por opencv).
Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif", "bmp", "tif", "tiff"}		 "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff"
width Ancho de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "499px" or 499
height Altura de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "665px" or 665
label (clave externa) Lista de rectángulos delimitadores, donde cada uno es un diccionario de label, topX, topY, bottomX, bottomY, isCrowd, sus coordenadas superior izquierda e inferior derecha
Required, List of dictionaries		 [{"label": "cat", "topX": 0.260, "topY": 0.406, "bottomX": 0.735, "bottomY": 0.701, "isCrowd": 0}]
label (clave interna) Clase o etiqueta del objeto del rectángulo delimitador
Required, String		 "cat"
topX Proporción de la coordenada X de la esquina superior izquierda del rectángulo delimitador y el ancho de la imagen
Required, Float in the range [0,1]		 0.260
topY Proporción de la coordenada Y de la esquina superior izquierda del rectángulo delimitador y la altura de la imagen
Required, Float in the range [0,1]		 0.406
bottomX Proporción de la coordenada X de la esquina inferior derecha del rectángulo delimitador y el ancho de la imagen
Required, Float in the range [0,1]		 0.735
bottomY Proporción de la coordenada Y de la esquina inferior derecha del rectángulo delimitador y la altura de la imagen
Required, Float in the range [0,1]		 0.701
isCrowd Indica si el rectángulo delimitador está alrededor de la multitud de objetos. Si se establece esta marca especial, se omite este rectángulo delimitador específico al calcular la métrica.
Optional, Bool		 0

Ejemplo de un archivo JSONL para la detección de objetos:

{"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}]}

Ejemplo de imagen para la detección de objetos.

Segmentación de instancias

Para la segmentación de instancias, ML automatizado solo admite polígono como entrada y salida, sin máscaras.

A continuación, se muestra un archivo JSONL de ejemplo para la segmentación de instancias.

{
   "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"]]
      }
   ]
}
Clave Descripción Ejemplo
image_url Ubicación de la imagen en el almacén de datos de Azure Machine Learning
Required, String		 "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg"
image_details Detalles de la imagen
Optional, Dictionary		 "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}
format Tipo de imagen
Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif", "bmp", "tif", "tiff" }		 "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff"
width Ancho de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "499px" or 499
height Altura de la imagen
Optional, String or Positive Integer		 "665px" or 665
label (clave externa) Lista de máscaras, donde cada máscara es un diccionario de label, isCrowd, polygon coordinates
Required, List of dictionaries		 [{"label": "can", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.577, 0.689,
0.562, 0.681,
0.559, 0.686]]}]
label (clave interna) Clase o etiqueta del objeto de la máscara
Required, String		 "cat"
isCrowd Indica si la máscara está alrededor de la multitud de objetos.
Optional, Bool		 0
polygon Coordenadas del polígono para el objeto
Required, List of list for multiple segments of the same instance. Float values in the range [0,1]		 [[0.577, 0.689, 0.567, 0.689, 0.559, 0.686]]

Ejemplo de un archivo JSONL para la segmentación de instancias:

{"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 ]]}]}

Ejemplo de imagen para la segmentación de instancias.

Formato de datos para la inferencia

En esta sección, se documenta el formato de datos de entrada necesario para realizar predicciones cuando se usa un modelo implementado. Cualquier formato de imagen mencionado anteriormente se acepta con el tipo de contenido application/octet-stream.

Formato de entrada

A continuación, se muestra el formato de entrada necesario para generar predicciones en cualquier tarea mediante el punto de conexión del modelo específico de la tarea. Después de implementar el modelo, podemos usar el siguiente fragmento de código para obtener predicciones para todas las tareas.

# 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)

Formato de salida

Las predicciones realizadas en los puntos de conexión del modelo siguen una estructura diferente en función del tipo de tarea. En esta sección, se exploran los formatos de datos de salida para las tareas de clasificación de imágenes de varias clases y varias etiquetas, la detección de objetos y la segmentación de instancias.

Clasificación de imágenes

El punto de conexión para la clasificación de imágenes devuelve todas las etiquetas del conjunto de datos y sus puntuaciones de probabilidad para la imagen de entrada en el formato siguiente.

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

Clasificación de imágenes con varias etiquetas

Para la clasificación de imágenes con varias etiquetas, el punto de conexión del modelo devuelve las etiquetas y sus probabilidades.

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

Detección de objetos

El modelo de detección de objetos devuelve varios rectángulos con sus coordenadas superior izquierda e inferior derecha a escala junto con la etiqueta del rectángulo y la puntuación de confianza.

{
   "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
      }
   ]
}

Segmentación de instancias

En la segmentación de instancias, la salida consta de varios rectángulos con sus coordenadas superior izquierda e inferior derecha a escala, las etiquetas, las puntuaciones de confianza y los polígonos (no máscaras). En este caso, los valores del polígono están en el mismo formato que se ha descrito en la sección de esquema.

{
   "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":{
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Nota

Las imágenes que se usan en este artículo son del conjunto de datos Fridge Objects, copyright © Microsoft Corporation, y están disponibles en computervision-recipes/01_training_introduction.ipynb bajo la licencia MIT.

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