COCO 注釈ファイルの形式を確認する
重要
この機能は非推奨になりました。 2025 年 1 月 10 日に、Azure AI Image Analysis 4.0 のカスタム画像分類、カスタム物体検出、製品認識のプレビュー API は廃止されます。 この日以降、これらのサービスへの API 呼び出しは失敗します。
モデルの円滑な動作を維持するには、現在一般提供されている Azure AI Custom Vision に移行してください。 Custom Vision は、これらの廃止機能と同様の機能を提供しています。
ヒント
この記事は、Jupyter Notebook check_coco_annotation.ipynb に基づいています。 GitHub で開きます 。
このガイドでは、注釈ファイルの形式が正しいかどうかを確認する方法を示します。 まず、コマンド ラインから python サンプル パッケージをインストールします。
pip install cognitive-service-vision-model-customization-python-samples
次に、以下の python コードを実行して、ファイルの形式を確認します。 Python スクリプトにこのコードを入力するか、互換性のあるプラットフォームで Jupyter ノートブックを実行することができます。
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)
新しいプロジェクトで COCO ファイルを使用する
COCO ファイルを確認したら、モデル カスタマイズ プロジェクトにインポートする準備は完了です。 「カスタム モデルを作成してトレーニングする」を参照し、COCO ファイルの選択とインポートに関するセクションに移動します。そこから最後までこのガイドに従ってください。