Controllare il formato del file di annotazioni COCO
Importante
Questa funzionalità è ora deprecata. Il 10 gennaio 2025, l'API di anteprima Analisi immagini di Intelligenza artificiale di Azure 4.0, Rilevamento oggetti personalizzati e Riconoscimento del prodotto verrà ritirata. Dopo questa data, le chiamate API a questi servizi avranno esito negativo.
Per mantenere il funzionamento dei modelli, passare a Visione personalizzata di Azure AI, ora disponibile a livello generale. Visione personalizzata offre funzionalità simili a quelle in fase di ritiro.
Suggerimento
Questo articolo si basa sul Jupyter Notebook check_coco_annotation.ipynb. Apri in GitHub.
Questa guida spiega come verificare se il formato del file di annotazioni è corretto. Prima di tutto, installare il pacchetto di esempi Python dalla riga di comando:
pip install cognitive-service-vision-model-customization-python-samples
Eseguire quindi il codice Python seguente per controllare il formato del file. È possibile inserire questo codice in uno script Python oppure eseguire Jupyter Notebook in una piattaforma compatibile.
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)
Usare il file COCO in un nuovo progetto
Dopo aver verificato il file COCO, è possibile importarlo nel progetto di personalizzazione del modello. Vedere Creare ed eseguire il training di un modello personalizzato, passare alla sezione relativa alla selezione/importazione di un file COCO e quindi seguire la guida da questo punto fino alla fine.