翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
# 非ターミナル JSON 行検証エラー
このトピックでは、トレーニング中に Amazon Rekognition Custom Labels によって報告された非ターミナル JSON 回線検証エラーを一覧表示します。このエラーはトレーニングとテストの検証マニフェストで報告されます。詳細については、「[トレーニングとテストの検証結果マニフェストを理解する](tm-debugging-scope-json-line.md)」を参照してください。非ターミナル JSON 行エラーは、トレーニングマニフェストファイルまたはテストマニフェストファイルの JSON 行を更新することによって修正できます。JSON 行をマニフェストから削除することもできますが、そうするとモデルの品質が低下する場合があります。非ターミナル検証エラーが多い場合は、マニフェストファイルを再作成する方が簡単かもしれません。検証エラーは通常、手動で作成したマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。検証エラーを修正する方法については、「[トレーニングエラーの修正](tm-debugging-fixing-validation-errors.md)」を参照してください。一部のエラーは、Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して修正できます。
## ERROR\_MISSING\_SOURCE\_REF
### エラーメッセージ
ソース参照キーがありません。
### 詳細情報
JSON 行 `source-ref` フィールドには、イメージの Amazon S3 の場所が表示されます。このエラーは、`source-ref` キーがないか、スペルが間違っているときに発生します。このエラーは通常、手動で作成したマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
**`ERROR_MISSING_SOURCE_REF` を修正するには**
1. `source-ref` キーが存在し、スペルが正しいことを確認してください。完全な `source-ref` キーと値は次のようなものです。`"source-ref": "s3://bucket/path/image"`
1. JSON 行の `source-ref` キーを更新します。または、マニフェストファイルから JSON 行を削除してください。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_INVALID\_SOURCE\_REF\_FORMAT
### エラーメッセージ
ソース参照値の形式が無効です。
### 詳細情報
`source-ref` キーは JSON 行にありますが、Amazon S3 パスのスキーマが正しくありません。例えば、パスは `S3://....` ではなく `https://....` です。ERROR\_INVALID\_SOURCE\_REF\_FORMAT エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
**`ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT` を修正するには**
1. スキーマが `"source-ref": "s3://bucket/path/image"` であることを確認してください。例えば、`"source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg"`。
1. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して、この `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT` を解決することはできません。
## 「ラベル属性がない」というエラー
### エラーメッセージ
ラベル属性が見つかりません。
### 詳細情報
ラベル属性またはラベル属性の `-metadata` キー名 (あるいはその両方) が無効または存在しません。次の例では、`ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` は、`bounding-box` または `bounding-box-metadata` キー (または両方) が欠落している場合に発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
```
{
"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"
}
}
```
`ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` エラーは通常、手動で作成したマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
**`ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` を修正するには**
1. ラベル属性識別子とラベル属性識別子の `-metadata` キーが存在し、キー名のスペルが正しいことを確認してください。
1. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して、`ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` を解決することはできません。
## エラー:ラベル属性形式が無効です
### エラーメッセージ
ラベル属性 {} の形式が無効です。
### 詳細情報
ラベル属性キーのスキーマがないか、無効です。ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
**`ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT` を修正するには**
1. ラベル属性キーの JSON 行セクションが正しいことを確認してください。次のオブジェクト位置の例では、`image_size` および `annotations` オブジェクトが正しい必要があります。ラベル属性キーには `bounding-box` という名前が付いています。
```
"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. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_METADATA\_FORMAT
### エラーメッセージ
ラベル属性メタデータの形式が無効です。
### 詳細情報
ラベル属性メタデータキーのスキーマがないか、または無効です。ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_METADATA\_FORMAT エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
**`ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT` を修正するには**
1. ラベル属性メタデータキーの JSON 行スキーマが次の例のようになっていることを確認します。ラベル属性メタデータキーには `bounding-box-metadata` という名前が付いています。
```
"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. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_NO\_VALID\_LABEL\_ATTRIBUTES
### エラーメッセージ
有効なラベル属性が見つかりません。
### 詳細情報
JSON 行に有効なラベル属性が見つかりませんでした。Amazon Rekognition Custom Labels は、ラベル属性とラベル属性識別子の両方をチェックします。ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
JSON 行がサポートされている SageMaker AI マニフェスト形式にない場合、Amazon Rekognition Custom Labels は JSON 行を無効としてマークし、`ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`エラーが報告されます。現在、Amazon Rekognition Custom Labels は分類ジョブと境界ボックスの形式をサポートしています。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
**`ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES` を修正するには**
1. ラベル属性キーとラベル属性メタデータの JSON が正しいことを確認してください。
1. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_MISSING\_BOUNDING\_BOX\_CONFIDENCE
### エラーメッセージ
1 つ以上の境界ボックスの信頼値がありません。
### 詳細情報
1 つまたは複数のオブジェクト位置境界ボックスの信頼キーがありません。次の例に示すように、境界ボックスの信頼キーはラベル属性メタデータにあります。ERROR\_MISSING\_BOUNDING\_BOX\_CONFIENCE エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション](md-create-manifest-file-object-detection.md)」を参照してください。
```
"bounding-box-metadata": {
"objects": [{
"confidence": 1
}, {
"confidence": 1
}],
```
**`ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE` を修正するには**
1. ラベル属性の `objects` 配列に、ラベル属性 `annotations` 配列のオブジェクトと同じ数の信頼キーが含まれていることを確認してください。
1. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID
### エラーメッセージ
1 つ以上のクラス ids がクラスマップにありません。
### 詳細情報
注釈 (境界ボックス) `class_id` 内のオブジェクトに、ラベル属性メタデータのクラスマップ (`class-map`) に一致するエントリがありません。詳細については、「[マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション](md-create-manifest-file-object-detection.md)」を参照してください。ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。
**ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID を修正するには**
1. 次の例のように、各注釈 (境界ボックス) オブジェクトの `class_id` 値が `class-map` 配列内で対応する値を持っていることを確認します。`annotations` 配列と `class_map` 配列の要素数は同じでなければなりません。
```
{
"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. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE
### エラーメッセージ
JSON 行の形式が無効です。
### 詳細情報
JSON 行に予期しない文字が見つかりました。JSON 行は、エラー情報のみを含む新しい JSON 行に置き換えられます。ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE エラーは通常、手動で作成されたマニフェストファイルで発生します。詳細については、「[マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション](md-create-manifest-file-object-detection.md)」を参照してください。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
**`ERROR_INVALID_JSON_LINE` を修正するには**
1. マニフェストファイルを開き、ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE エラーが発生した JSON 行に移動します。
1. JSON 行に無効な文字が含まれていないことと、必須の `;` または `,` 文字が含まれていることを確認してください。
1. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
## ERROR\_INVALID\_IMAGE
### エラーメッセージ
イメージが無効です。S3 パスやイメージのプロパティを確認してください。
### 詳細情報
`source-ref` によって参照されるファイルが、有効なイメージではありません。考えられる原因には、イメージのアスペクト比、イメージのサイズ、イメージ形式などがあります。
詳細については、「[Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ](limits.md)」を参照してください。
**`ERROR_INVALID_IMAGE` を修正するには**
1. 以下をチェックしてください。
+ イメージのアスペクト比が 20:1 未満である。
+ イメージのサイズが 15 MB を超えている。
+ イメージは、PNG または JPEG 形式である。
+ `source-ref` のイメージへのパスが正しい。
+ イメージの最小イメージ寸法が 64 ピクセル x 64 ピクセルよりも大きい。
+ イメージの最大イメージ寸法が 4096 ピクセル x 4096 ピクセルよりも小さい。
1. マニフェストファイルの JSON 行を更新または削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_INVALID\_IMAGE\_DIMENSION
### エラーメッセージ
イメージの寸法が許容される寸法に適合していません。
### 詳細情報
`source-ref` によって参照されるイメージが、許容されるイメージ寸法に適合していません。最小寸法は 64 ピクセルです。最大寸法は 4096 ピクセルです。境界ボックスのあるイメージについて `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` が報告されます。
詳細については、「[Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ](limits.md)」を参照してください。
**`ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (コンソール) を修正するには**
1. Amazon S3 バケット内のイメージを、Amazon Rekognition Custom Labels が処理できる寸法に更新します。
1. Amazon Rekognition Custom Labels コンソールで、次の操作を行います。
1. 既存の境界ボックスをイメージから削除します。
1. 境界ボックスをイメージに再度追加します。
1. 変更内容を保存します。
詳細については、「[境界ボックスによるオブジェクトのラベル付け](md-localize-objects.md)」。
**`ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (SDK) を修正するには**
1. Amazon S3 バケット内のイメージを、Amazon Rekognition Custom Labels が処理できる寸法に更新します。
1. ListDataSetEntries を呼び出すことにより、イメージ用の既存の JSON 行を取得します。`SourceRefContains` 入力パラメータには、Amazon S3 の場所とイメージのファイル名を指定します。
1. [UpdateDataSetEntries](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UpdateDatasetEntries) を呼び出して、イメージの JSON 行を指定します。`source-ref` の値が Amazon S3 バケットのイメージの場所と一致することを確認します。更新されたイメージで必要な境界ボックス寸法に合わせて、境界ボックスの注釈を更新します。
```
{
"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
### エラーメッセージ
境界ボックスにオフフレーム値があります。
### 詳細情報
境界ボックス情報は、イメージフレームから外れているか負の値を含むイメージを指定します。
詳細については、「[Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ](limits.md)」を参照してください。
**`ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX` を修正するには**
1. `annotations` 配列内の境界ボックスの値を確認してください。
```
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}]
},
```
1. マニフェストファイルの JSON 行を更新するか、マニフェストファイルから削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_NO\_VALID\_ANNOTATIONS
### エラーメッセージ
有効な注釈が見つかりません。
### 詳細情報
JSON 行のどの注釈オブジェクトにも有効な境界ボックス情報が含まれていません。
**`ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS` を修正するには**
1. 有効な境界ボックスオブジェクトを含むよう `annotations` 配列を更新してください。また、ラベル属性メタデータ内の対応する境界ボックス情報 (`confidence` と `class_map`) が正しいことを確認してください。詳細については、「[マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション](md-create-manifest-file-object-detection.md)」を参照してください。
```
{
"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. マニフェストファイルの JSON 行を更新するか、マニフェストファイルから削除します。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してこのエラーを修正することはできません。
## ERROR\_BOUNDING\_BOX\_TOO\_SMALL
### エラーメッセージ
境界ボックスの高さと幅が小さすぎます。
### 詳細情報
境界ボックスの寸法 (高さと幅) は 1 x 1 ピクセルよりも大きくなければなりません。
イメージの寸法のどちらかが 1280 ピクセルを超える場合、Amazon Rekognition Custom Labels はトレーニング中にイメージのサイズを変更します (ソースイメージには影響しません)。変更後の境界ボックスの高さと幅は 1 x 1 ピクセルよりも大きくなければなりません。境界ボックスの位置は、オブジェクトロケーション JSON 行の `annotations` 配列に保存されます。詳細については、[マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション](md-create-manifest-file-object-detection.md)を参照してください。
```
"bounding-box": {
"image_size": [{
"width": 640,
"height": 480,
"depth": 3
}],
"annotations": [{
"class_id": 1,
"top": 251,
"left": 399,
"width": 155,
"height": 101
}]
},
```
エラー情報は注釈オブジェクトに追加されます。
**ERROR\_BOUNDING\_BOX\_TOO\_SMALL を修正するには**
+ 次のいずれかのオプションを選択します。
+ 小さすぎる境界ボックスのサイズを大きくします。
+ 小さすぎる境界ボックスを削除します。境界ボックスの削除については、「[ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES](#tm-error-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES)」を参照してください。
+ マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。
## ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES
### エラーメッセージ
境界ボックスが許容最大数を超えています。
### 詳細情報
境界ボックスが許容最大数 (50) を超えています。Amazon Rekognition Custom Labels コンソールで余分な境界ボックスを削除することも、JSON 行から削除することもできます。
**`ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (コンソール) を修正するには。**
1. 削除する境界ボックスを決めます。
1. Amazon Rekognition コンソールを [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) で開きます。
1. **[カスタムラベルを使用]** を選択します。
1. **[開始方法]** を選択します。
1. 左側のナビゲーションペインで、使用するデータセットを含むプロジェクトを選択します。
1. **[データセット]** ページで、使用するデータセットを選択します。
1. データセットギャラリーページで、**[ラベル付けを開始]** を選択してラベル付けモードに入ります。
1. 境界ボックスを削除する元のイメージを選択します。
1. **[境界ボックスを描画]** を選択します。
1. 描画ツールで、削除する境界ボックスを選択します。
1. キーボードの Delete キーを押して、境界ボックスを削除します。
1. 必要な数の境界ボックスが削除されるまで、前の 2 つの手順を繰り返します。
1. **[完了]** を選択します。
1. **[変更を保存]** を選択して、変更を保存します。
1. **[終了]** を選択してラベリングモードを終了します。
**ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES (JSON 行) を修正するには。**
1. マニフェストファイルを開き、ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES エラーが発生した JSON 行に移動します。
1. 削除する境界ボックスごとに、次のものを削除します。
+ 必要な `annotation` オブジェクトを `annotations` 配列から削除します。
+ ラベル属性メタデータの `objects` 配列から対応する `confidence` オブジェクトを削除します。
+ ラベルが他の境界ボックスで使用されなくなった場合は、`class-map` からそのラベルを削除します。
次の例を参考にして、削除する項目を特定してください。
```
{
"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
### 警告メッセージ
レコードに注釈が付いていません。
### 詳細情報
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してデータセットに追加されたイメージにラベルが付けられていませんでした。そのイメージの JSON 行はトレーニングには使用されません。
```
{
"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
"warnings": [
{
"code": "WARNING_UNANNOTATED_RECORD",
"message": "Record is unannotated."
}
]
}
```
**WARNING\_UNANNOTATED\_RECORD を修正するには**
+ Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用してイメージにラベルを付けます。手順については、「[イメージにイメージレベルのラベルを割り当てる](md-assign-image-level-labels.md)」を参照してください。
## WARNING\_NO\_ANNOTATIONS
### 警告メッセージ
注釈が提供されていません。
### 詳細情報
人間 (`human-annotated = yes`) によって付けられた注釈があるにもかかわらず、オブジェクトローカリゼーション形式の JSON 行には境界ボックス情報が含まれません。JSON 行は有効ですが、トレーニングには使用されません。詳細については、「[トレーニングとテストの検証結果マニフェストを理解する](tm-debugging-scope-json-line.md)」を参照してください。
```
{
"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."
}
]
}
```
**WARNING\_NO\_ANNOTATIONS を修正するには**
+ 次のいずれかのオプションを選択します。
+ JSON 行に境界ボックス (`annotations`) 情報を追加します。詳細については、「[マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション](md-create-manifest-file-object-detection.md)」を参照してください。
+ マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。
## WARNING\_NO\_ATTRIBUTE\_ANNOTATIONS
### 警告メッセージ
属性の注釈が提供されていません。
#### 詳細情報
人間 (`human-annotated = yes`) によって付けられた注釈があるにもかかわらず、オブジェクトローカリゼーション形式の JSON 行には境界ボックス注釈情報が含まれません。`annotations` 配列が存在しないか、入力されていません。JSON 行は有効ですが、トレーニングには使用されません。詳細については、「[トレーニングとテストの検証結果マニフェストを理解する](tm-debugging-scope-json-line.md)」を参照してください。
```
{
"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."
}
]
}
```
**WARNING\_NO\_ATTRIBUTE\_ANNOTATIONS を修正するには**
+ 次のいずれかのオプションを選択します。
+ JSON 行に 1 つ以上の境界ボックス `annotation` オブジェクトを追加します。詳細については、「[マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション](md-create-manifest-file-object-detection.md)」を参照してください。
+ 境界ボックス属性を削除します。
+ マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。JSON 行に他の有効な境界ボックス属性がある場合は、代わりに JSON 行から無効な境界ボックス属性だけを削除できます。
## ERROR\_UNSUPPORTED\_USE\_CASE\_TYPE
### 警告メッセージ
### 詳細情報
`type ` フィールドの値が `groundtruth/image-classification` または `groundtruth/object-detection` ではありません。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
```
{
"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."
}
]
}
```
**ERROR\_UNSUPPORTED\_USE\_CASE\_TYPE を修正するには**
+ 以下のオプションのいずれかを選択してください。
+ 作成するモデルのタイプに応じて、`type` フィールドの値を `groundtruth/image-classification` または `groundtruth/object-detection` に変更します。詳細については、「[マニフェストファイルの作成](md-create-manifest-file.md)」を参照してください。
+ マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。
## ERROR\_INVALID\_LABEL\_NAME\_LENGTH
### 詳細情報
ラベル名が長すぎます。最大長は 256 文字です。
**ERROR\_INVALID\_LABEL\_NAME\_LENGTH を修正するには**
+ 以下のオプションのいずれかを選択してください。
+ ラベル名の長さを 256 文字以下に減らします。
+ マニフェストからイメージ (JSON 行) を削除します。