ImageInstanceSegmentation interface

Pakiet:

@azure/arm-machinelearning

Segmentacja wystąpienia obrazu. Segmentacja wystąpień służy do identyfikowania obiektów na obrazie na poziomie piksela, rysując wielokąt wokół każdego obiektu na obrazie.

Rozszerzenie

ImageObjectDetectionBase,AutoMLVertical

Właściwości

primaryMetric	Podstawowa metryka do optymalizacji pod kątem tego zadania.
taskType	Dyskryminujący polimorficzny, który określa różne typy tego obiektu może być

Właściwości dziedziczone

limitSettings	[Wymagane] Ogranicz ustawienia zadania automatycznego uczenia maszynowego.
logVerbosity	Rejestrowanie szczegółowości zadania.
modelSettings	Ustawienia używane do trenowania modelu.
searchSpace	Wyszukaj miejsce na próbkowanie różnych kombinacji modeli i ich hiperparametrów.
sweepSettings	Zamiatanie modelu i hiperparametr zamiatanie powiązanych ustawień.
targetColumnName	Nazwa kolumny docelowej: jest to kolumna wartości przewidywania. Znana również jako nazwa kolumny etykiety w kontekście zadań klasyfikacji.
trainingData	[Wymagane] Dane wejściowe danych szkoleniowych.
validationData	Dane wejściowe danych weryfikacji.
validationDataSize	Ułamek zestawu danych trenowania, który musi zostać odłożone na potrzeby walidacji. Wartości z zakresu od (0.0 , 1.0) Zastosowane, gdy nie podano zestawu danych weryfikacji.

Szczegóły właściwości

primaryMetric

Podstawowa metryka do optymalizacji pod kątem tego zadania.

primaryMetric?: string

Wartość właściwości

string

taskType

Dyskryminujący polimorficzny, który określa różne typy tego obiektu może być

taskType: "ImageInstanceSegmentation"

Wartość właściwości

"ImageInstanceSegmentation"

Szczegóły właściwości dziedziczonej

limitSettings

[Wymagane] Ogranicz ustawienia zadania automatycznego uczenia maszynowego.

limitSettings: ImageLimitSettings

Wartość właściwości

ImageLimitSettings

Dziedziczone zobiektu ImageObjectDetectionBase.limitSettings

logVerbosity

Rejestrowanie szczegółowości zadania.

logVerbosity?: string

Wartość właściwości

string

Dziedziczone zautoMLVertical.logVerbosity

modelSettings

Ustawienia używane do trenowania modelu.

modelSettings?: ImageModelSettingsObjectDetection

Wartość właściwości

ImageModelSettingsObjectDetection

Dziedziczone zimageObjectDetectionBase.modelSettings

searchSpace

Wyszukaj miejsce na próbkowanie różnych kombinacji modeli i ich hiperparametrów.

searchSpace?: ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]

Wartość właściwości

ImageModelDistributionSettingsObjectDetection[]

Dziedziczone zobiektu ImageObjectDetectionBase.searchSpace

sweepSettings

Zamiatanie modelu i hiperparametr zamiatanie powiązanych ustawień.

sweepSettings?: ImageSweepSettings

Wartość właściwości

ImageSweepSettings

Dziedziczone zimageObjectDetectionBase.sweepSettings

targetColumnName

Nazwa kolumny docelowej: jest to kolumna wartości przewidywania. Znana również jako nazwa kolumny etykiety w kontekście zadań klasyfikacji.

targetColumnName?: string

Wartość właściwości

string

Dziedziczone zautoMLVertical.targetColumnName

trainingData

[Wymagane] Dane wejściowe danych szkoleniowych.

trainingData: MLTableJobInput

Wartość właściwości

MLTableJobInput

Dziedziczone zpliku AutoMLVertical.trainingData

validationData

Dane wejściowe danych weryfikacji.

validationData?: MLTableJobInput

Wartość właściwości

MLTableJobInput

Dziedziczone zobiektu ImageObjectDetectionBase.validationData

validationDataSize

Ułamek zestawu danych trenowania, który musi zostać odłożone na potrzeby walidacji. Wartości z zakresu od (0.0 , 1.0) Zastosowane, gdy nie podano zestawu danych weryfikacji.

validationDataSize?: number

Wartość właściwości

number

Dziedziczone zimageObjectDetectionBase.validationDataSize