ImageObjectDetection interface

Paket:

@azure/arm-machinelearning

Bildobjekterkennung. Die Objekterkennung wird verwendet, um Objekte in einem Bild zu identifizieren und jedes Objekt mit einem begrenzungsenden Feld zu lokalisieren, z. B. alle Hunde und Katzen in einem Bild zu lokalisieren und ein umgebendes Feld zu zeichnen.

Extends

ImageObjectDetectionBase,AutoMLVertical

Eigenschaften

primaryMetric	Primäre Metrik, die für diese Aufgabe optimiert werden soll.
taskType	Polymorpher Diskriminator, der die verschiedenen Typen angibt, die dieses Objekt sein kann

Geerbte Eigenschaften

limitSettings	[Erforderlich] Einschränken der Einstellungen für den AutoML-Auftrag.
logVerbosity	Protokollieren Sie ausführlich für den Auftrag.
modelSettings	Einstellungen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden.
searchSpace	Suchen Sie raum zum Sampling verschiedener Kombinationen von Modellen und deren Hyperparametern.
sweepSettings	Im Zusammenhang stehende Einstellungen für modellbezogenes Sweeping und Hyperparameter sweeping.
targetColumnName	Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte für Vorhersagewerte. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.
trainingData	[Erforderlich] Eingabe von Trainingsdaten.
validationData	Eingaben für Validierungsdaten.
validationDataSize	Der Anteil des Trainingsdatasets, der für Validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0.0 , 1.0) Werden angewendet, wenn das Validierungsdataset nicht bereitgestellt wird.

Details zur Eigenschaft

primaryMetric

Primäre Metrik, die für diese Aufgabe optimiert werden soll.

primaryMetric?: string

Eigenschaftswert

string

taskType

Polymorpher Diskriminator, der die verschiedenen Typen angibt, die dieses Objekt sein kann

taskType: "ImageObjectDetection"

Eigenschaftswert

"ImageObjectDetection"

Geerbte Eigenschaftsdetails

limitSettings

[Erforderlich] Einschränken der Einstellungen für den AutoML-Auftrag.

limitSettings: ImageLimitSettings

Eigenschaftswert

ImageLimitSettings

Geerbt vonImageObjectDetectionBase.limitSettings

logVerbosity

Protokollieren Sie ausführlich für den Auftrag.

logVerbosity?: string

Eigenschaftswert

string

Geerbt vonAutoMLVertical.logVerbosity

modelSettings

Einstellungen, die zum Trainieren des Modells verwendet werden.

modelSettings?: ImageModelSettingsObjectDetection

Eigenschaftswert

ImageModelSettingsObjectDetection

Geerbt vonImageObjectDetectionBase.modelSettings

searchSpace

Suchen Sie raum zum Sampling verschiedener Kombinationen von Modellen und deren Hyperparametern.

searchSpace?: ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]

Eigenschaftswert

ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]

Geerbt vonImageObjectDetectionBase.searchSpace

sweepSettings

Im Zusammenhang stehende Einstellungen für modellbezogenes Sweeping und Hyperparameter sweeping.

sweepSettings?: ImageSweepSettings

Eigenschaftswert

ImageSweepSettings

Geerbt vonImageObjectDetectionBase.sweepSettings

targetColumnName

Name der Zielspalte: Dies ist die Spalte für Vorhersagewerte. Auch als Bezeichnungsspaltenname im Kontext von Klassifizierungsaufgaben bezeichnet.

targetColumnName?: string

Eigenschaftswert

string

Geerbt vonAutoMLVertical.targetColumnName

trainingData

[Erforderlich] Eingabe von Trainingsdaten.

trainingData: MLTableJobInput

Eigenschaftswert

MLTableJobInput

Geerbt vonAutoMLVertical.trainingData

validationData

Eingaben für Validierungsdaten.

validationData?: MLTableJobInput

Eigenschaftswert

MLTableJobInput

Geerbt vonImageObjectDetectionBase.validationData

validationDataSize

Der Anteil des Trainingsdatasets, der für Validierungszwecke reserviert werden muss. Werte zwischen (0.0 , 1.0) Werden angewendet, wenn das Validierungsdataset nicht bereitgestellt wird.

validationDataSize?: number

Eigenschaftswert

number

Geerbt vonImageObjectDetectionBase.validationDataSize