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# Erreurs non définitives de validation de ligne JSON
Cette rubrique répertorie les erreurs non définitives de ligne JSON signalées par la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition lors de l’entraînement. Les erreurs sont signalées dans le manifeste de validation des entraînements et des tests. Pour plus d’informations, consultez [Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests](tm-debugging-scope-json-line.md). Vous pouvez corriger une erreur non définitive de ligne JSON en mettant à jour la ligne JSON dans le fichier manifeste d’entraînement ou de test. Vous pouvez également supprimer la ligne JSON du manifeste, mais cela risque de réduire la qualité de votre modèle. S’il existe de nombreuses erreurs de validation non définitives, il vous sera peut-être plus facile de recréer le fichier manifeste. Les erreurs de validation se produisent généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md). Pour plus d’informations sur la correction des erreurs de validation, consultez [Correction des erreurs d’entraînement](tm-debugging-fixing-validation-errors.md). Il est possible de corriger certaines erreurs à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.
## ERROR\_MISSING\_SOURCE\_REF
### Message d’erreur
La clé source-ref est manquante.
### En savoir plus
Le champ `source-ref` de ligne JSON indique l’emplacement Amazon S3 d’une image. Cette erreur se produit lorsque la clé `source-ref` est manquante ou mal orthographiée. Cette erreur se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_MISSING_SOURCE_REF`**
1. Vérifiez que la clé `source-ref` est présente et qu’elle est correctement orthographiée. Une clé `source-ref` et une valeur complètes ressemblent à ceci : `"source-ref": "s3://bucket/path/image"`.
1. Mettez à jour la clé `source-ref` dans la ligne JSON. Autrement, vous pouvez aussi supprimer la ligne JSON du fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_INVALID\_SOURCE\_REF\_FORMAT
### Message d’erreur
Le format de la valeur source-ref n’est pas valide.
### En savoir plus
La clé `source-ref` est présente dans la ligne JSON, mais le schéma du chemin Amazon S3 est incorrect. Par exemple, le chemin est `https://....` au lieu de `S3://....`. Une erreur ERROR\_INVALID\_SOURCE\_REF\_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`**
1. Vérifiez que le schéma suit bien le modèle `"source-ref": "s3://bucket/path/image"`. Par exemple, `"source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg"`.
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`.
## ERROR\_NO\_LABEL\_ATTRIBUTES
### Message d’erreur
Aucun attribut d’étiquette n’a été trouvé.
### En savoir plus
L’attribut d’étiquette ou le nom de clé `-metadata` de l’attribut d’étiquette (ou les deux) n’est pas valide ou est manquant. Dans l’exemple suivant, l’erreur `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` se produit chaque fois que la clé `bounding-box` ou `bounding-box-metadata` (ou les deux) est manquante. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
```
{
"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}, {
"class_id": 0,
"top": 65,
"left": 86,
"width": 220,
"height": 334
}]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [{
"confidence": 1
}, {
"confidence": 1
}],
"class-map": {
"0": "Echo",
"1": "Echo Dot"
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
"job-name": "my job"
}
}
```
Une erreur `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` se produit généralement dans un fichier manifeste créé manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`**
1. Vérifiez que l’identifiant d’attribut d’étiquette et les clés `-metadata` d’identifiant d’attribut d’étiquette sont présents, et que les noms de clés sont correctement orthographiés.
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger l’erreur `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`.
## ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT
### Message d’erreur
Le format de l’attribut d’étiquette {} n’est pas valide.
### En savoir plus
Le schéma de la clé de l’attribut d’étiquette est manquant ou non valide. Une erreur ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`**
1. Vérifiez que la section de ligne JSON Line est correcte pour la clé de l’attribut d’étiquette. Dans l’exemple d’emplacement d’objets suivant, les objets `image_size` et `annotations` doivent être corrects. La clé de l’attribut d’étiquette est nommée `bounding-box`.
```
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}, {
"class_id": 0,
"top": 65,
"left": 86,
"width": 220,
"height": 334
}]
},
```
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_METADATA\_FORMAT
### Message d’erreur
Le format des métadonnées de l’attribut d’étiquette n’est pas valide.
### En savoir plus
Le schéma de la clé des métadonnées de l’attribut d’étiquette est manquant ou non valide. Une erreur ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`**
1. Vérifiez que le schéma de ligne JSON pour la clé des métadonnées de l’attribut d’étiquette est similaire à celui de l’exemple suivant. La clé des métadonnées de l’attribut d’étiquette est nommée `bounding-box-metadata`.
```
"bounding-box-metadata": {
"objects": [{
"confidence": 1
}, {
"confidence": 1
}],
"class-map": {
"0": "Echo",
"1": "Echo Dot"
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
"job-name": "my job"
}
```
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_NO\_VALID\_LABEL\_ATTRIBUTES
### Message d’erreur
Aucun attribut d’étiquette valide n’a été trouvé.
### En savoir plus
Aucun attribut d’étiquette valide n’a été trouvé dans la ligne JSON. La fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition vérifie à la fois l’attribut d’étiquette et son identifiant. Une erreur ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
Si une ligne JSON n'est pas dans un format de manifeste SageMaker AI pris en charge, Amazon Rekognition Custom Labels la marque comme non valide `ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES` et une erreur est signalée. Actuellement, la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition prend en charge les formats de tâche de classification et de cadre de sélection. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`**
1. Vérifiez que la ligne JSON de la clé d’attribut d’étiquette et des métadonnées de l’attribut d’étiquette est correcte.
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_MISSING\_BOUNDING\_BOX\_CONFIDENCE
### Message d’erreur
La valeur de confiance d’un ou de plusieurs cadres de délimitation est manquante.
### En savoir plus
La clé de confiance est absente pour un ou plusieurs cadres de délimitation d’emplacement d’objets. La clé de confiance pour un cadre de sélection se trouve dans les métadonnées d’attribut d’étiquette, comme illustré dans l’exemple suivant. Une erreur ERROR\_MISSING\_BOUNDING\_BOX\_CONFIDENCE se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).
```
"bounding-box-metadata": {
"objects": [{
"confidence": 1
}, {
"confidence": 1
}],
```
**Pour corriger l’erreur `ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE`**
1. Vérifiez dans l’attribut d’étiquette qu’il y a le même nombre de clés de confiance dans le tableau `objects` que d’objets dans le tableau `annotations`.
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID
### Message d’erreur
Un ou plusieurs identifiants de classe sont absents de la carte des classes.
### En savoir plus
L’élément `class_id` d’un objet d’annotation (cadre de délimitation) n’a pas d’entrée correspondante dans la carte des classes de métadonnées d’attribut d’étiquette (`class-map`). Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md). Une erreur ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement.
**Pour corriger l’erreur ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID**
1. Vérifiez que la valeur `class_id` de chaque objet d’annotation (cadre de délimitation) correspond à une valeur dans le tableau `class-map`, comme indiqué dans l’exemple suivant. Les tableaux `annotations` et `class_map` doivent comporter le même nombre d’éléments.
```
{
"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}, {
"class_id": 0,
"top": 65,
"left": 86,
"width": 220,
"height": 334
}]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [{
"confidence": 1
}, {
"confidence": 1
}],
"class-map": {
"0": "Echo",
"1": "Echo Dot"
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
"job-name": "my job"
}
}
```
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE
### Message d’erreur
Le format de la ligne JSON n’est pas valide.
### En savoir plus
Un caractère inattendu a été détecté dans la ligne JSON. La ligne JSON est remplacée par une nouvelle ligne JSON contenant uniquement les informations d’erreur. Une erreur ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE se produit généralement dans les fichiers manifestes créés manuellement. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_JSON_LINE`**
1. Ouvrez le fichier manifeste et accédez à la ligne JSON où se produit l’erreur ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE.
1. Vérifiez que la ligne JSON ne contient pas de caractères non valides et qu’aucun des caractères obligatoires `;` ou `,` ne manque.
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
## ERROR\_INVALID\_IMAGE
### Message d’erreur
L’image n’est pas valide. Vérifiez les propriétés de and/or l'image du chemin S3.
### En savoir plus
Le fichier référencé par `source-ref` n’est pas une image valide. Les causes potentielles incluent les proportions, la taille et le format de l’image.
Pour plus d’informations, consultez [Directives et quotas dans Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](limits.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE`**
1. Vérifiez les points suivants.
+ Les proportions de l’image sont inférieures à 20:1.
+ La taille de l’image est supérieure à 15 Mo
+ L’image est au format PNG ou JPEG.
+ Le chemin vers l’image indiqué dans `source-ref` est correct.
+ La dimension minimale de l’image est supérieure à 64 x 64 pixels.
+ La dimension maximale de l’image est inférieure à 4 096 x 4 096 pixels.
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON dans le fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_INVALID\_IMAGE\_DIMENSION
### Message d’erreur
Les dimensions de l’image ne sont pas conformes à celles autorisées.
### En savoir plus
L’image référencée par `source-ref` n’est pas conforme aux dimensions autorisées pour les images. La dimension minimale est 64 pixels. La dimension maximale est 4 096 pixels. L’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` est signalée pour les images comportant des cadres de délimitation.
Pour plus d’informations, consultez [Directives et quotas dans Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](limits.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (Console)**
1. Dans le compartiment Amazon S3, mettez à jour l’image avec des dimensions que la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peut traiter.
1. Dans la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, procédez comme suit :
1. Supprimez de l’image les cadres de délimitation existants.
1. Ajoutez de nouveau les cadres de délimitation à l’image.
1. Enregistrez vos modifications.
Pour plus d’informations, consultez [Étiquetage des objets à l’aide de cadres de délimitation](md-localize-objects.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (kit SDK)**
1. Dans le compartiment Amazon S3, mettez à jour l’image avec des dimensions que la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peut traiter.
1. Obtenez la ligne JSON existante pour l'image en appelant [ListDatasetEntries](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListDatasetEntries). Pour le paramètre d’entrée `SourceRefContains`, spécifiez l’emplacement Amazon S3 et le nom de fichier de l’image.
1. Appelez [UpdateDatasetEntries](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UpdateDatasetEntries)et fournissez la ligne JSON pour l'image. Assurez-vous que la valeur de `source-ref` correspond à l’emplacement de l’image dans le compartiment Amazon S3. Mettez à jour les annotations du cadre de délimitation pour qu’elles correspondent aux dimensions requises du cadre de délimitation de l’image mise à jour.
```
{
"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}, {
"class_id": 0,
"top": 65,
"left": 86,
"width": 220,
"height": 334
}]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [{
"confidence": 1
}, {
"confidence": 1
}],
"class-map": {
"0": "Echo",
"1": "Echo Dot"
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2013-11-18T02:53:27",
"job-name": "my job"
}
}
```
## ERROR\_INVALID\_BOUNDING\_BOX
### Message d’erreur
Le cadre de délimitation comporte des valeurs hors cadre.
### En savoir plus
Les informations du cadre de délimitation spécifient une image qui est hors du cadre de l’image ou qui contient des valeurs négatives.
Pour plus d’informations, consultez [Directives et quotas dans Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition](limits.md).
**Pour corriger l’erreur `ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX`**
1. Vérifiez les valeurs des cadres de délimitation du tableau `annotations`.
```
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}]
},
```
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON du fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_NO\_VALID\_ANNOTATIONS
### Message d’erreur
Aucune annotation valide n’a été trouvée.
### En savoir plus
Aucun des objets d’annotation de la ligne JSON ne contient d’informations valides sur les cadres de délimitation.
**Pour corriger l’erreur `ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS`**
1. Mettez à jour le tableau `annotations` pour inclure des objets de cadre de délimitation valides. Vérifiez également que les informations du cadre de délimitation (`confidence` et `class_map`) correspondant dans les métadonnées des attributs d’étiquette sont correctes. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).
```
{
"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [
{
"class_id": 1, #annotation object
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}, {
"class_id": 0,
"top": 65,
"left": 86,
"width": 220,
"height": 334
}]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [
>{
"confidence": 1 #confidence object
},
{
"confidence": 1
}],
"class-map": {
"0": "Echo", #label
"1": "Echo Dot"
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
"job-name": "my job"
}
}
```
1. Mettez à jour ou supprimez la ligne JSON du fichier manifeste.
Vous ne pouvez pas utiliser la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour corriger cette erreur.
## ERROR\_BOUNDING\_BOX\_TOO\_SMALL
### Message d’erreur
La hauteur et la largeur du cadre de délimitation sont trop petites.
### En savoir plus
Les dimensions du cadre de délimitation (hauteur et largeur) doivent être supérieures à 1 x 1 pixel.
Pendant l’entraînement, la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition redimensionne une image si l’une de ses dimensions est supérieure à 1 280 pixels (les images sources ne sont pas affectées). La hauteur et la largeur obtenues pour le cadre de délimitation doivent être supérieures à 1 x 1 pixel. L’emplacement d’un cadre de délimitation est stocké dans le tableau `annotations` d’une ligne JSON d’emplacement d’objets. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).
```
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}]
},
```
Les informations d’erreur sont ajoutées à l’objet d’annotation.
**Pour corriger l’erreur ERROR\_BOUNDING\_BOX\_TOO\_SMALL**
+ Choisissez l’une des options suivantes :
+ Augmentez la taille des cadres de délimitation qui sont trop petits.
+ Supprimez les cadres de délimitation trop petits. Pour plus d’informations sur la suppression d’un cadre de délimitation, consultez [ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES](#tm-error-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES).
+ Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.
## ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES
### Message d’erreur
Il existe plus de cadres de délimitation que le maximum autorisé.
### En savoir plus
Le nombre de cadres de délimitation est supérieur à la limite autorisée (50). Vous pouvez supprimer les cadres de délimitation en trop dans la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, ou vous pouvez les supprimer de la ligne JSON.
**Pour corriger l’erreur `ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (Console)**
1. Choisissez les cadres de délimitation à supprimer.
1. Ouvrez la console Amazon Rekognition à l'adresse. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)
1. Choisissez **Utiliser Custom Labels**.
1. Choisissez **Démarrer**.
1. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez le projet qui contient le jeu de données que vous souhaitez utiliser.
1. Dans la section **Ensembles de données**, choisissez le jeu de données que vous souhaitez utiliser.
1. Sur la page de la galerie de jeux de données, choisissez **Commencer l’étiquetage** pour passer en mode d’étiquetage.
1. Choisissez l’image dont vous souhaitez supprimer les cadres de délimitation.
1. Choisissez **Dessiner un cadre de délimitation**.
1. Dans l’outil de dessin, choisissez le cadre de délimitation que vous souhaitez supprimer.
1. Appuyez sur la touche Suppr de votre clavier pour supprimer le cadre de sélection.
1. Répétez les deux étapes précédentes jusqu’à ce que vous ayez supprimé suffisamment de cadres de délimitation.
1. Choisissez **Terminé**.
1. Choisissez **Enregistrer les Modifications** pour enregistrer vos Modifications.
1. Choisissez **Quitter** pour quitter le mode d’étiquetage.
**Pour corriger l’erreur ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES (Ligne JSON)**
1. Ouvrez le fichier manifeste et accédez à la ligne JSON où se produit l’erreur ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES.
1. Supprimez les éléments suivants pour chaque cadre de délimitation que vous souhaitez supprimer.
+ Supprimez l’objet `annotation` obligatoire du tableau `annotations`.
+ Supprimez l’objet `confidence` correspondant du tableau `objects` dans les métadonnées de l’attribut d’étiquette.
+ Si elle n’est plus utilisée par d’autres cadres de délimitation, supprimez l’étiquette de l’entrée `class-map`.
Utilisez l’exemple suivant pour identifier les éléments à supprimer.
```
{
"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [
{
"class_id": 1, #annotation object
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}, {
"class_id": 0,
"top": 65,
"left": 86,
"width": 220,
"height": 334
}]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [
>{
"confidence": 1 #confidence object
},
{
"confidence": 1
}],
"class-map": {
"0": "Echo", #label
"1": "Echo Dot"
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
"job-name": "my job"
}
}
```
## WARNING\_UNANNOTATED\_RECORD
### Message d’avertissement
L’enregistrement n’est pas annoté.
### En savoir plus
Une image ajoutée à un jeu de données à l’aide de la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition n’est pas étiquetée. La ligne JSON de l’image n’est pas utilisée pour l’entraînement.
```
{
"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
"warnings": [
{
"code": "WARNING_UNANNOTATED_RECORD",
"message": "Record is unannotated."
}
]
}
```
**Pour corriger l’erreur WARNING\_UNANNOTATED\_RECORD**
+ Étiquetez l’image via la console Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition. Pour obtenir des instructions, veuillez consulter [Attribution d’étiquettes au niveau de l’image à une image](md-assign-image-level-labels.md).
## WARNING\_NO\_ANNOTATIONS
### Message d’avertissement
Aucune annotation n’est fournie.
### En savoir plus
Une ligne JSON au format de localisation d’objet ne contient aucune information de cadre de délimitation, bien qu’elle ait été annotée par un humain (`human-annotated = yes`). La ligne JSON est valide, mais elle n’est pas utilisée pour l’entraînement. Pour plus d’informations, consultez [Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests](tm-debugging-scope-json-line.md).
```
{
"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [
{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}
],
"annotations": [
],
"warnings": [
{
"code": "WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS",
"message": "No attribute annotations were found."
}
]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [
],
"class-map": {
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2013-11-18 02:53:27",
"job-name": "my job"
},
"warnings": [
{
"code": "WARNING_NO_ANNOTATIONS",
"message": "No annotations were found."
}
]
}
```
**Pour corriger l’erreur WARNING\_NO\_ANNOTATIONS**
+ Choisissez l’une des options suivantes :
+ Ajoutez les informations du cadre de délimitation (`annotations`) à la ligne JSON. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).
+ Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.
## WARNING\_NO\_ATTRIBUTE\_ANNOTATIONS
### Message d’avertissement
Aucune annotation d’attribut n’est fournie.
#### En savoir plus
Une ligne JSON au format de localisation d’objet ne contient aucune information d’annotation de cadre de délimitation, bien qu’elle ait été annotée par un humain (`human-annotated = yes`). Le tableau `annotations` n’est pas présent ou n’est pas renseigné. La ligne JSON est valide, mais elle n’est pas utilisée pour l’entraînement. Pour plus d’informations, consultez [Présentation des manifestes de résultats de validation des entraînements et des tests](tm-debugging-scope-json-line.md).
```
{
"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
"bounding-box": {
"image_size": [
{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}
],
"annotations": [
],
"warnings": [
{
"code": "WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS",
"message": "No attribute annotations were found."
}
]
},
"bounding-box-metadata": {
"objects": [
],
"class-map": {
},
"type": "groundtruth/object-detection",
"human-annotated": "yes",
"creation-date": "2013-11-18 02:53:27",
"job-name": "my job"
},
"warnings": [
{
"code": "WARNING_NO_ANNOTATIONS",
"message": "No annotations were found."
}
]
}
```
**Pour corriger l’erreur WARNING\_NO\_ATTRIBUTE\_ANNOTATIONS**
+ Choisissez l’une des options suivantes :
+ Ajoutez un ou plusieurs objets `annotation` de cadre de délimitation à la ligne JSON. Pour plus d’informations, consultez [Localisation d’objets dans les fichiers manifestes](md-create-manifest-file-object-detection.md).
+ Supprimez l’attribut du cadre de délimitation.
+ Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste. Si d’autres attributs de cadre de délimitation valides existent dans la ligne JSON, vous pouvez supprimer uniquement l’attribut non valide.
## ERROR\_UNSUPPORTED\_USE\_CASE\_TYPE
### Message d’avertissement
### En savoir plus
La valeur du champ `type ` n’est pas `groundtruth/image-classification` ni `groundtruth/object-detection`. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
```
{
"source-ref": "s3://bucket/test_normal_8.jpg",
"BB": {
"annotations": [
{
"left": 1768,
"top": 1007,
"width": 448,
"height": 295,
"class_id": 0
},
{
"left": 1794,
"top": 1306,
"width": 432,
"height": 411,
"class_id": 1
},
{
"left": 2568,
"top": 1346,
"width": 710,
"height": 305,
"class_id": 2
},
{
"left": 2571,
"top": 1020,
"width": 644,
"height": 312,
"class_id": 3
}
],
"image_size": [
{
"width": 4000,
"height": 2667,
"depth": 3
}
]
},
"BB-metadata": {
"job-name": "labeling-job/BB",
"class-map": {
"0": "comparator",
"1": "pot_resistor",
"2": "ir_phototransistor",
"3": "ir_led"
},
"human-annotated": "yes",
"objects": [
{
"confidence": 1
},
{
"confidence": 1
},
{
"confidence": 1
},
{
"confidence": 1
}
],
"creation-date": "2021-06-22T09:58:34.811Z",
"type": "groundtruth/wrongtype",
"cl-errors": [
{
"code": "ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE",
"message": "The use case type of the BB-metadata label attribute metadata is unsupported. Check the type field."
}
]
},
"cl-metadata": {
"is_labeled": true
},
"cl-errors": [
{
"code": "ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES",
"message": "No valid label attributes found."
}
]
}
```
**Pour corriger l’erreur ERROR\_UNSUPPORTED\_USE\_CASE\_TYPE**
+ Choisissez l’une des options suivantes :
+ Remplacez la valeur du champ `type` par `groundtruth/image-classification` ou `groundtruth/object-detection`, selon le type de modèle que vous souhaitez créer. Pour plus d’informations, consultez [Création d’un fichier manifeste](md-create-manifest-file.md).
+ Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.
## ERROR\_INVALID\_LABEL\_NAME\_LENGTH
### En savoir plus
Le nom d’une étiquette est trop long. La longueur maximale est de 256 caractères.
**Pour corriger ERROR\_INVALID\_LABEL\_NAME\_LENGTH**
+ Choisissez l’une des options suivantes :
+ Réduisez la longueur du nom de l’étiquette à 256 caractères ou moins.
+ Supprimez l’image (Ligne JSON) du manifeste.