Kontrollera formatet för din COCO-anteckningsfil
Viktigt!
Den här funktionen är nu inaktuell. Den 10 januari 2025 dras API:et för anpassad bildanalys 4.0 för Azure AI Image Analysis 4.0, anpassad objektidentifiering och förhandsgranskning av produktigenkänning tillbaka. Efter det här datumet misslyckas API-anrop till dessa tjänster.
För att upprätthålla en smidig drift av dina modeller övergår du till Azure AI Custom Vision, som nu är allmänt tillgängligt. Custom Vision erbjuder liknande funktioner som dessa funktioner för att dra tillbaka.
Dricks
Den här artikeln är baserad på Jupyter Notebook check_coco_annotation.ipynb. Öppna i GitHub.
Den här guiden visar hur du kontrollerar om formatet på anteckningsfilen är korrekt. Installera först python-exempelpaketet från kommandoraden:
pip install cognitive-service-vision-model-customization-python-samples
Kör sedan följande Python-kod för att kontrollera filens format. Du kan antingen ange den här koden i ett Python-skript eller köra Jupyter Notebook på en kompatibel plattform.
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)
Använda COCO-fil i ett nytt projekt
När coco-filen har verifierats är du redo att importera den till modellanpassningsprojektet. Se Skapa och träna en anpassad modell och gå till avsnittet om att välja/importera en COCO-fil – du kan följa guiden därifrån till slutet.