本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 非終端 JSON Line 驗證錯誤
<a name="tm-debugging-json-line-errors"></a>

本主題會列出 Amazon Rekognition 自訂標籤在訓練期間回報的非終端 JSON Line 驗證錯誤。這些錯誤會在訓練和測試驗證清單檔案中回報。如需詳細資訊，請參閱[了解培訓和測試驗證結果清單檔案](tm-debugging-scope-json-line.md)。更新訓練或測試清單檔案中的 JSON Line ，即可修正非終端 JSON Line 錯誤。您也可以從清單檔案中移除 JSON Line，但這樣做可能會降低模型的品質。如果有許多非終端驗證錯誤，您可能會發現重新建立清單檔案更容易。驗證錯誤通常會發生在手動建立的清單檔案中。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。如需修正驗證錯誤的相關資訊，請參閱 [修正訓練錯誤](tm-debugging-fixing-validation-errors.md)。部分錯誤可透過使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台加以修正。

## ERROR\_MISSING\_SOURCE\_REF
<a name="tm-error-ERROR_MISSING_SOURCE_REF"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_MISSING_SOURCE_REF"></a>

缺少 source-ref 金鑰。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_MISSING_SOURCE_REF"></a>

JSON Line `source-ref` 欄位會提供影像的 Amazon S3 位置。缺少 `source-ref` 金鑰或拼錯時，即會發生此錯誤。此錯誤通常會發生在手動建立的清單檔案中。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

**修正 `ERROR_MISSING_SOURCE_REF`**

1. 檢查 `source-ref` 金鑰是否存在並且拼寫正確。完整的 `source-ref` 索引鍵和值會類似下列內容。是 `"source-ref": "s3://bucket/path/image"`。

1. 更新或 JSON Line 中的 `source-ref` 金鑰。或者，從清單檔案中移除 JSON Line。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_INVALID\_SOURCE\_REF\_FORMAT
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT"></a>

source-ref 值的格式無效。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT"></a>

JSON Line 中存在 `source-ref` 金鑰，但 Amazon S3 路徑的結構描述不正確。例如，路徑`https://....`代替`S3://....`。在手動建立的清單檔案中，通常會發生錯誤 ERROR\_INVALID\_SOURCE\_REF\_FORMAT。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

**修正 `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`**

1. 檢查結構描述為 `"source-ref": "s3://bucket/path/image"`。例如 `"source-ref": "s3://custom-labels-console-us-east-1-1111111111/images/000000242287.jpg"`。

1. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。

 您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此 `ERROR_INVALID_SOURCE_REF_FORMAT`。

## ERROR\_NO\_LABEL\_ATTRIBUTES
<a name="tm-error-ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES"></a>

找不到標籤屬性。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES"></a>

標籤屬性或標籤屬性 `-metadata` 金鑰名稱 (或兩者) 無效或缺少。在下列範例中，只要缺少 `bounding-box` 或 `bounding-box-metadata` 金鑰 (或兩者)，就會發生 `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](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"
	}
}
```

 `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES` 錯誤通常發生在手動建立的清單檔案中。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

**修正 `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`**

1. 檢查標籤屬性識別碼和標籤屬性識別碼 `-metadata` 金鑰是否存在以及金鑰名稱是否拼寫正確。

1. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正 `ERROR_NO_LABEL_ATTRIBUTES`。

## ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT"></a>

標籤屬性 {} 的格式無效。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT"></a>

標籤屬性金鑰的結構描述缺失或無效。ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT 錯誤通常會發生在手動建立的清單檔案中。如需更多詳細資訊，請參閱 [建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

**修正 `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`**

1. 檢查標籤屬性金鑰的 JSON Line 部分是否正確。在下列範例物件位置範例中，`image_size` 和 `annotations` 物件必須正確。標籤屬性金鑰已命名為 `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. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_METADATA\_FORMAT
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT"></a>

標籤屬性中繼資料的格式無效。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_METADATA_FORMAT"></a>

標籤屬性中繼資料金鑰的結構描述缺失或無效。ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_METADATA\_FORMAT 錯誤通常會發生在手動建立的清單檔案中。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

**修正 `ERROR_INVALID_LABEL_ATTRIBUTE_FORMAT`**

1. 檢查標籤屬性中繼資料金鑰的 JSON Line 結構描述是否類似下列範例。標籤屬性中繼資料金鑰已命名為 `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. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。



您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_NO\_VALID\_LABEL\_ATTRIBUTES
<a name="tm-error-ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES"></a>

找不到有效的標籤屬性。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES"></a>

在 JSON Line 中找不到有效的標籤屬性。Amazon Rekognition 自訂標籤會同時檢查標籤屬性和標籤屬性識別碼。ERROR\_INVALID\_LABEL\_ATTRIBUTE\_FORMAT 錯誤通常會發生在手動建立的清單檔案中。如需更多詳細資訊，請參閱 [建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

如果 JSON Line 不是支援的 SageMaker AI 資訊清單格式，Amazon Rekognition 自訂標籤會將 JSON Line 標記為無效，並報告`ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`錯誤。目前，Amazon Rekognition 自訂標籤支援分類任務和週框方塊格式。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

**修正 `ERROR_NO_VALID_LABEL_ATTRIBUTES`**

1. 檢查標籤屬性金鑰和標籤屬性中繼資料的 JSON 是否正確。

1. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_MISSING\_BOUNDING\_BOX\_CONFIDENCE
<a name="tm-error-ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE"></a>

一或多個週框方塊缺少可信度值。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE"></a>

缺少一或多個物件位置週框方框的可信度金鑰。週框方塊的可信度金鑰位於標籤屬性中繼資料中，如下列範例所示。ERROR\_MISSING\_BOUNDING\_BOX\_CONFIDENCE 錯誤通常會發生在手動建立的清單檔案中。如需詳細資訊，請參閱[資訊清單檔案中的物件當地語系化](md-create-manifest-file-object-detection.md)。

```
	"bounding-box-metadata": {
		"objects": [{
			"confidence": 1
		}, {
			"confidence": 1
		}],
```

**修正 `ERROR_MISSING_BOUNDING_BOX_CONFIDENCE`**

1. 檢查標籤屬性中的 `objects` 陣列所包含的可信度金鑰數量是否和標籤屬性 `annotations` 陣列中的物件數量相同。

1. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。



您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID
<a name="tm-error-ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID"></a>

類別對應中缺少一或多個類別 ID。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_MISSING_CLASS_MAP_ID"></a>

在註釋 (週框方塊) 物件中的 `class_id` 在標籤屬性中繼資料類別對應 (`class-map`) 中沒有相符項目。如需詳細資訊，請參閱[資訊清單檔案中的物件當地語系化](md-create-manifest-file-object-detection.md)。ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID 錯誤通常會發生在手動建立的清單檔案中。

**修正 ERROR\_MISSING\_CLASS\_MAP\_ID**

1. 檢查每個註釋 (週框方塊) 物件中的 `class_id` 值是否在 `class-map` 陣列中具有對應的值，如下列範例所示。`annotations` 陣列和 `class_map` 陣列應具有相同數量的元素。

   ```
   {
   	"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. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_JSON_LINE"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_JSON_LINE"></a>

JSON Line 的格式無效。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_JSON_LINE"></a>

在 JSON Line 中發現未預期的字元。只包含錯誤資訊的新 JSON Line 會取代 JSON Line。在手動建立的清單檔案中，通常會發生錯誤 ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE。如需詳細資訊，請參閱[資訊清單檔案中的物件當地語系化](md-create-manifest-file-object-detection.md)。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

**修正 `ERROR_INVALID_JSON_LINE`**

1. 發生 ERROR\_INVALID\_JSON\_LINE 錯誤時，請開啟清單檔案並瀏覽至 JSON Line。

1. 檢查 JSON Line 不包含無效字元，且必要的 `,` 或 `;` 字元並未缺少。

1. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。

## ERROR\_INVALID\_IMAGE
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_IMAGE"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_IMAGE"></a>

影像無效。檢查 S3 路徑和/或影像屬性。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_IMAGE"></a>

`source-ref` 參考的檔案不是有效的影像。可能的原因包括影像長寬比、影像的大小和影像格式。

如需詳細資訊，請參閱[Amazon Rekognition 自訂標籤中的指南和配額](limits.md)。

**修正 `ERROR_INVALID_IMAGE`**

1. 請檢查以下內容。
   + 影像的長寬比小於 20:1。
   + 影像的大小大於 15 MB
   + 影像為 PNG 或 JPEG 格式。
   + `source-ref` 中影像的路徑正確。
   + 影像的最小影像尺寸大於 64 像素 x 64 像素。
   + 影像的最大影像尺寸小於 4096 像素 x 4096 像素。

1. 更新或移除清單檔案中的 JSON Line。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_INVALID\_IMAGE\_DIMENSION
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION"></a>

影像尺寸不符合允許的尺寸。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION"></a>

`source-ref` 參考的影像不符合允許的影像尺寸。最小尺寸為 64 像素。最大尺寸為 4096 像素。針對具有週框方塊的影像，回報了 `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION`。

如需詳細資訊，請參閱[Amazon Rekognition 自訂標籤中的指南和配額](limits.md)。

**修正 `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (主控台)**

1. 使用 Amazon Rekognition 自訂標籤可處理的尺寸更新 Amazon S3 儲存貯體中的影像。

1. 在 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台中，執行以下操作：

   1. 從影像中移除現有的週框方塊。

   1. 重新將週框方塊新增至影像。

   1. 儲存您的變更。

   如需詳細資訊，[使用週框方塊標記物件](md-localize-objects.md)。

**修正 `ERROR_INVALID_IMAGE_DIMENSION` (SDK)**

1. 使用 Amazon Rekognition 自訂標籤可處理的尺寸更新 Amazon S3 儲存貯體中的影像。

1. 呼叫 [ListDatasetEntries](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_ListDatasetEntries)，以取得影像的現有 JSON Line。對於 `SourceRefContains` 輸入參數，請指定影像的 Amazon S3 位置和檔案名稱。

1. 呼叫 [更新資料設定嘗試](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/APIReference/API_UpdateDatasetEntries) 並提供影像的 JSON Line。請確保 `source-ref` 的值和 Amazon S3 儲存貯體中的影像位置相符。更新週框方塊註釋，以和更新影像所需的週框方塊尺寸相符。

   ```
   {
   	"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
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX"></a>

週框方塊具有離框值。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX"></a>

週框方塊資訊會指定影像框外或包含負值的影像。

如需詳細資訊，請參閱[Amazon Rekognition 自訂標籤中的指南和配額](limits.md)。

**修正 `ERROR_INVALID_BOUNDING_BOX`**

1. 檢查 `annotations` 陣列中週框方塊的值。

   ```
   	"bounding-box": {
   		"image_size": [{
   			"width": 640,
   			"height": 480,
   			"depth": 3
   		}],
   		"annotations": [{
   			"class_id": 1,
   			"top": 251,
   			"left": 399,
   			"width": 155,
   			"height": 101
   		}]
   	},
   ```

1. 更新，或者從清單檔案中移除 JSON Line。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_NO\_VALID\_ANNOTATIONS
<a name="tm-error-ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS"></a>

找不到有效的註釋。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS"></a>

JSON Line 中沒有任何註釋物件包含有效的週框方塊資訊。

**修正 `ERROR_NO_VALID_ANNOTATIONS`**

1. 更新 `annotations` 陣列以包含有效的週框方塊物件。此外，請檢查標籤屬性中繼資料中對應的週框方塊資訊 (`confidence` 和 `class_map`) 是否正確。如需詳細資訊，請參閱[資訊清單檔案中的物件當地語系化](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. 更新，或者從清單檔案中移除 JSON Line。

您無法使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台修正此錯誤。

## ERROR\_BOUNDING\_BOX\_TOO\_SMALL
<a name="tm-error-ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL"></a>

週框方塊的高度和寬度太小。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_BOUNDING_BOX_TOO_SMALL"></a>

週框方塊尺寸 (高度和寬度) 必須大於 1 x 1 像素。

在訓練期間，如果任何影像的尺寸大於 1280 像素 (來源影像不受影響)，Amazon Rekognition 自訂標籤會調整影像的大小。產生的週框方塊高度和寬度必須大於 1 x 1 像素。週框方塊位置存放在物件位置 JSON Line 的 `annotations` 陣列中。如需詳細資訊，請參閱[資訊清單檔案中的物件當地語系化](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
		}]
	},
```

錯誤資訊會新增至註釋物件。

**修正 ERROR\_BOUNDING\_BOX\_TOO\_SMALL**
+ 選擇下列其中一個選項。
  + 增加太小的週框方塊的大小。
  + 移除太小的週框方塊。如需有關移除週框方塊的資訊，請參閱 [ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES](#tm-error-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES)。
  + 從清單檔案中移除影像 (JSON Line)。





## ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES
<a name="tm-error-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES"></a>

### 錯誤訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES"></a>

週框方塊超過允許的最大值。

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES"></a>

週框方塊數量超過允許的限制 (50)。您可以在 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台中移除多餘的週框方塊，也可以從 JSON Line 中移除它們。

**修正 `ERROR_TOO_MANY_BOUNDING_BOXES` (主控台)。**

1. 決定要移除的週框方塊。

1. 在 [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) 開啟 Amazon Rekognition 主控台。

1. 選擇**使用自訂標籤**。

1. 選擇**開始使用**。

1. 在左側導覽窗格中，選擇包含您要使用之資料集的專案。

1. 在**資料集**區段中，選擇要使用的資料集。

1. 在資料集圖庫頁面中，選擇**開始標記**，以進入標籤模式。

1. 選擇您要從中移除週框方塊的影像。

1. 選擇**繪製週框方塊**。

1. 在繪圖工具中，選擇您要刪除的週框方塊。

1. 按下鍵盤上的 delete 鍵即可刪除週框方塊。

1. 重複前兩個步驟，直到已刪除足夠的週框方塊為止。

1. 選擇**完成**

1. 選擇**儲存變更**，以儲存您所做的變更。

1. 選擇**退出**，可退出標籤模式。



**修正 ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES (JSON Line)。**

1. 發生 ERROR\_TOO\_MANY\_BOUNDING\_BOXES 錯誤時，請開啟清單檔案並瀏覽至 JSON Line。

1. 針對您要移除的每個週框方塊，移除下列項目。
   + 從 `annotations` 陣列中移除所需的 `annotation` 物件。
   + 從標籤屬性中繼資料中的 `objects` 陣列中移除對應的 `confidence` 物件。
   + 如果其他週框方塊不再使用，請從 `class-map` 中移除標籤。

   使用下列範例來識別要移除的項目。

   ```
   {
   	"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
<a name="tm-warning-WARNING_UNANNOTATED_RECORD"></a>

### 警告訊息
<a name="tm-warning-message-WARNING_UNANNOTATED_RECORD"></a>

記錄未加註釋。

### 其他資訊
<a name="tm-warning-description-WARNING_UNANNOTATED_RECORD"></a>

使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台新增至資料集的影像並未標記。影像的 JSON Line 未用於訓練。

```
{
    "source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png",
    "warnings": [
        {
            "code": "WARNING_UNANNOTATED_RECORD",
            "message": "Record is unannotated."
        } 
    ]
}
```

**修正 WARNING\_UNANNOTATED\_RECORD**
+ 使用 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台標記影像。如需說明，請參閱[將影像層級標籤指派給影像](md-assign-image-level-labels.md)。





## WARNING\_NO\_ANNOTATIONS
<a name="tm-warning-WARNING_NO_ANNOTATIONS"></a>

### 警告訊息
<a name="tm-warning-message-WARNING_NO_ANNOTATIONS"></a>

未提供任何註釋。

### 其他資訊
<a name="tm-warning-description-WARNING_NO_ANNOTATIONS"></a>

目標定位格式的 JSON Line 未包含任何週框方塊資訊，儘管是由人 (`human-annotated = yes`) 加上註釋。JSON Line 是有效的，但不用於訓練。如需詳細資訊，請參閱[了解培訓和測試驗證結果清單檔案](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."
        } 
    ]
}
```

**修正 WARNING\_NO\_ANNOTATIONS**
+ 選擇下列其中一個選項。
  + 新增週框方塊 (`annotations`) 資訊至 JSON Line。如需詳細資訊，請參閱[資訊清單檔案中的物件當地語系化](md-create-manifest-file-object-detection.md)。
  + 從清單檔案中移除影像 (JSON Line)。

## WARNING\_NO\_ATTRIBUTE\_ANNOTATIONS
<a name="tm-warning-WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS"></a>

### 警告訊息
<a name="tm-warning-message-WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS"></a>

未提供屬性註釋。

#### 其他資訊
<a name="tm-warning-description-WARNING_NO_ATTRIBUTE_ANNOTATIONS"></a>

目標定位格式的 JSON Line 未包含任何週框方塊註釋資訊，儘管是由人 (`human-annotated = yes`) 加上註釋。`annotations` 陣列不存在或未填入。JSON Line 是有效的，但不用於訓練。如需詳細資訊，請參閱[了解培訓和測試驗證結果清單檔案](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."
        }
    ]
}
```

**修正 WARNING\_NO\_ATTRIBUTE\_ANNOTATIONS**
+ 選擇下列其中一個選項。
  + 新增一或多個週框方塊 `annotation` 物件至 JSON Line。如需詳細資訊，請參閱[資訊清單檔案中的物件當地語系化](md-create-manifest-file-object-detection.md)。
  + 移除週框方塊屬性。
  + 從清單檔案中移除影像 (JSON Line)。如果 JSON Line 中存在其他有效的週框方塊屬性，您可以改為只從 JSON Line 中移除無效的週框方塊屬性。

## ERROR\_UNSUPPORTED\_USE\_CASE\_TYPE
<a name="tm-error-ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE"></a>

### 警告訊息
<a name="tm-error-message-ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE"></a>

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_UNSUPPORTED_USE_CASE_TYPE"></a>

`type ` 欄位的值不是 `groundtruth/image-classification` 或 `groundtruth/object-detection`。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](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."
        }
    ]
}
```

**修正 ERROR\_UNSUPPORTED\_USE\_CASE\_TYPE**
+ 請選擇下列其中一個選項：
  + 根據您要建立的模型類型而定，可將 `type`欄位的值變更為 `groundtruth/image-classification` 或 `groundtruth/object-detection`。如需詳細資訊，請參閱[建立清單檔案](md-create-manifest-file.md)。
  + 從清單檔案中移除影像 (JSON Line)。

## ERROR\_INVALID\_LABEL\_NAME\_LENGTH
<a name="tm-error-ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH"></a>

### 其他資訊
<a name="tm-error-description-ERROR_INVALID_LABEL_NAME_LENGTH"></a>

標籤名稱的長度太長。長度上限為 256 個字元。

**修正 ERROR\_INVALID\_LABEL\_NAME\_LENGTH**
+ 請選擇下列其中一個選項：
  + 將標籤名稱的長度縮短為 256 個字元或更少。
  + 從清單檔案中移除影像 (JSON Line)。