Como obter os resultados de validação - Rekognition
Como obter resultados de validação (console)Como obter resultados de validação (SDK)

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Como obter os resultados de validação

Os resultados da validação contêm informações de erro para Lista de erros terminais de conteúdo do manifesto e Lista de erros não terminais de validação de linha JSON. Há três arquivos de resultados de validação.

  • training_manifest_with_validation.json: uma cópia do arquivo de manifesto do conjunto de dados de treinamento com informações de erro de linha JSON adicionadas.

  • testing_manifest_with_validation.json: uma cópia do arquivo de manifesto do conjunto de dados de teste com informações de erro de linha JSON adicionadas.

  • manifest_summary.json: um resumo dos erros do conteúdo do manifesto e dos erros da linha JSON encontrados nos conjuntos de dados de treinamento e teste. Para obter mais informações, consulte Noções básicas sobre o resumo do manifesto.

Para obter informações sobre o conteúdo dos manifestos de validação de treinamento e teste, consulte Como depurar um treinamento de modelo em falha.

nota

Depois que o treinamento for concluído ou falhar, você poderá baixar os resultados da validação usando o console Amazon Rekognition Custom Labels ou obter a localização do bucket do Amazon S3 chamando a API. DescribeProjectVersions

Como obter resultados de validação (console)

Se estiver usando o console para treinar seu modelo, poderá baixar os resultados da validação da lista de modelos de um projeto, conforme mostrado no diagrama a seguir. O painel Modelos mostra os resultados de treinamento e validação do modelo com a opção de baixar os resultados da validação.

Interface mostrando os resultados de treinamento e validação do modelo com opção de baixar os resultados da validação.

Também é possível acessar o download dos resultados da validação na página de detalhes de um modelo. A página de detalhes mostra os detalhes do conjunto de dados com status, conjuntos de dados de treinamento e teste e links de download para resumo do manifesto, manifesto de validação de treinamento e manifesto de validação de teste.

Captura de tela do painel de detalhes do conjunto de dados com status, links para conjuntos de dados de treinamento e de teste e links de download para itens do manifesto.

Para obter mais informações, consulte Como treinar um modelo (console).

Como obter resultados de validação (SDK)

Após a conclusão do treinamento do modelo, o Amazon Rekognition Custom Labels armazena os resultados da validação no bucket do Amazon S3 especificado durante o treinamento. Você pode obter a localização do bucket do S3 chamando a DescribeProjectVersionsAPI após a conclusão do treinamento. Para treinar um modelo, consulte Treinando um modelo (SDK).

Um ValidationDataobjeto é retornado para o conjunto de dados de treinamento (TrainingDataResult) e o conjunto de dados de teste (TestingDataResult). O manifesto resumido é retornado no ManifestSummary.

Depois de obter a localização do bucket do Amazon S3, é possível baixar os resultados da validação. Para obter mais informações, consulte Como fazer download de um objeto de um bucket do S3?. Você também pode usar a operação GetObject.

Para obter dados de validação (SDK)

  1. Se você ainda não tiver feito isso, instale e configure o AWS CLI e AWS SDKs o. Para obter mais informações, consulte Etapa 4: configurar o AWS CLI e AWS SDKs.

  2. Use o exemplo a seguir para obter a localização dos resultados da validação.

    Python

    Substitua project_arn pelo nome do recurso da Amazon (ARN) do projeto que contém o modelo. Para obter mais informações, consulte Como gerenciar um projeto do Amazon Rekognition Custom Labels. Substitua version_name pelo nome da versão do modelo. Para obter mais informações, consulte Treinando um modelo (SDK). 

    import boto3
import io
from io import BytesIO
import sys
import json


def describe_model(project_arn, version_name):

    client=boto3.client('rekognition')
    
    response=client.describe_project_versions(ProjectArn=project_arn,
        VersionNames=[version_name])

    for model in response['ProjectVersionDescriptions']:
        print(json.dumps(model,indent=4,default=str))
       
def main():

    project_arn='project_arn'
    version_name='version_name'

    describe_model(project_arn, version_name)

if __name__ == "__main__":
    main()

  3. Na saída do programa, observe o campo Validation dentro dos objetos TestingDataResult e TrainingDataResult. O manifesto resumido está no ManifestSummary.