Interpréter les résultats des prédictions à partir de modèles de détection d'objets au sein d'images

Quand vous demandez une prédiction, Vertex AI renvoie les résultats en fonction de l'objectif du modèle. Les réponses de prédiction de détection d'objet AutoML renvoient tous les objets détectés dans une image. Chaque objet trouvé dispose d'une annotation (étiquette et cadre de délimitation normalisé) avec un score de confiance correspondant. Le cadre de délimitation est écrit comme suit :

"bboxes": [ [xMin, xMax, yMin, yMax], ...]

Où xMin, xMax correspond aux valeurs minimale et maximale de x, et yMin, yMax sont les valeurs y minimales et maximales, respectivement.

Exemple de résultat de prédiction par lot

Les réponses de prédiction de détection d'objets par lots AutoML sont stockées sous forme de fichiers JSON Lines dans des buckets Cloud Storage. Chaque ligne du fichier JSON Lines contient tous les objets trouvés dans un seul fichier image. Chaque objet trouvé dispose d'une annotation (étiquette et cadre de délimitation normalisé) avec un score de confiance correspondant.

Important : Les cadres de délimitation sont spécifiés comme suit :

"bboxes": [ [xMin, xMax, yMin, yMax], ...]

Où xMin et xMax sont les valeurs minimale et maximale x, et yMin et yMax sont respectivement les valeurs minimale et maximale y.

{
  "instance": {"content": "gs://bucket/image.jpg", "mimeType": "image/jpeg"},
  "prediction": {
    "ids": [1, 2],
    "displayNames": ["cat", "dog"],
    "bboxes":  [
      [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
      [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]
    ],
    "confidences": [0.7, 0.5]
  }
}