Azure - 机器学习:使用自动化机器学习训练计算机视觉模型的数据架构

简介: Azure - 机器学习:使用自动化机器学习训练计算机视觉模型的数据架构

了解如何设置Azure中 JSONL 文件格式,以便在训练和推理期间在计算机视觉任务的自动化 ML 实验中使用数据。


一、用于训练的数据架构

Azure 机器学习的图像 AutoML 要求以 JSONL(JSON 行)格式准备输入图像数据。 本部分介绍多类图像分类、多标签图像分类、对象检测和实例分段的输入数据格式或架构。 我们还将提供最终训练或验证 JSON 行文件的示例。

图像分类(二进制/多类)

每个 JSON 行中的输入数据格式/架构:

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":"class_name",
}
密钥 说明 示例
image_url Azure 机器学习数据存储中的图像位置

Required, String | "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg" | | image_details | 图像详细信息

Optional, Dictionary | "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"} | | format | 图像类型(支持 Pillow 库中所有可用的图像格式)

Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif","bmp", "tif", "tiff"} | "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff" | | width | 图像的宽度

Optional, String or Positive Integer | "400px" or 400 | | height | 图像的高度

Optional, String or Positive Integer | "200px" or 200 | | label | 图像的类/标签

Required, String | "cat" |

多类图像分类的 JSONL 文件示例:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}, "label": "can"}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "397px", "height": "296px"}, "label": "milk_bottle"}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "1024px", "height": "768px"}, "label": "water_bottle"}

多标签图像分类

下面是每个 JSON 行中用于图像分类的输入数据格式/架构示例。

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":[
      "class_name_1",
      "class_name_2",
      "class_name_3",
      "...",
      "class_name_n"
   ]
}
密钥 说明 示例
image_url Azure 机器学习数据存储中的图像位置

Required, String | "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg" | | image_details | 图像详细信息

Optional, Dictionary | "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"} | | format | 图像类型(支持 Pillow 库中所有可用的图像格式)

Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif", "bmp", "tif", "tiff"} | "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff" | | width | 图像的宽度

Optional, String or Positive Integer | "400px" or 400 | | height | 图像的高度

Optional, String or Positive Integer | "200px" or 200 | | label | 图像中的类/标签列表

Required, List of Strings | ["cat","dog"] |

多标签图像分类的 JSONL 文件示例:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"}, "label": ["can"]}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "397px", "height": "296px"}, "label": ["can","milk_bottle"]}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "1024px", "height": "768px"}, "label": ["carton","milk_bottle","water_bottle"]}

对象检测

下面是用于对象检测的示例 JSONL 文件。

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":[
      {
         "label":"class_name_1",
         "topX":"xmin/width",
         "topY":"ymin/height",
         "bottomX":"xmax/width",
         "bottomY":"ymax/height",
         "isCrowd":"isCrowd"
      },
      {
         "label":"class_name_2",
         "topX":"xmin/width",
         "topY":"ymin/height",
         "bottomX":"xmax/width",
         "bottomY":"ymax/height",
         "isCrowd":"isCrowd"
      },
      "..."
   ]
}

其中:

  • xmin = 边界框左上角的 x 坐标
  • ymin = 边界框左上角的 y 坐标
  • xmax = 边界框右下角的 x 坐标
  • ymax = 边界框右下角的 y 坐标
密钥 说明 示例
image_url Azure 机器学习数据存储中的图像位置

Required, String | "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg" | | image_details | 图像详细信息

Optional, Dictionary | "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"} | | format | 图像类型(支持 Pillow 库中提供的所有图像格式。但对于 YOLO,仅支持 opencv 允许的图像格式)

Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif", "bmp", "tif", "tiff"} | "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff" | | width | 图像的宽度

Optional, String or Positive Integer | "499px" or 499 | | height | 图像的高度

Optional, String or Positive Integer | "665px" or 665 | | label(外部键) | 边界框列表,其中每个框都是其左上方和右下方坐标的 label, topX, topY, bottomX, bottomY, isCrowd 字典

Required, List of dictionaries | [{"label": "cat", "topX": 0.260, "topY": 0.406, "bottomX": 0.735, "bottomY": 0.701, "isCrowd": 0}] | | label(内部键) | 边界框中对象的类/标签

Required, String | "cat" | | topX | 边界框左上角的 x 坐标与图像宽度的比率

Required, Float in the range [0,1] | 0.260 | | topY | 边界框左上角的 y 坐标与图像高度的比率

Required, Float in the range [0,1] | 0.406 | | bottomX | 边界框右下角的 x 坐标与图像宽度的比率

Required, Float in the range [0,1] | 0.735 | | bottomY | 边界框右下角的 y 坐标与图像高度的比率

Required, Float in the range [0,1] | 0.701 | | isCrowd | 指示边界框是否围绕对象群。 如果设置了此特殊标志,我们在计算指标时将跳过此特定边界框。

Optional, Bool | 0 |

用于对象检测的 JSONL 文件示例:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "can", "topX": 0.260, "topY": 0.406, "bottomX": 0.735, "bottomY": 0.701, "isCrowd": 0}]}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "carton", "topX": 0.172, "topY": 0.153, "bottomX": 0.432, "bottomY": 0.659, "isCrowd": 0}, {"label": "milk_bottle", "topX": 0.300, "topY": 0.566, "bottomX": 0.891, "bottomY": 0.735, "isCrowd": 0}]}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "carton", "topX": 0.0180, "topY": 0.297, "bottomX": 0.380, "bottomY": 0.836, "isCrowd": 0}, {"label": "milk_bottle", "topX": 0.454, "topY": 0.348, "bottomX": 0.613, "bottomY": 0.683, "isCrowd": 0}, {"label": "water_bottle", "topX": 0.667, "topY": 0.279, "bottomX": 0.841, "bottomY": 0.615, "isCrowd": 0}]}

实例分段

对于实例分段,自动化 ML 仅支持多边形作为输入和输出,不支持掩码。

下面是实例分段的示例 JSONL 文件。

{
   "image_url":"AmlDatastore://data_directory/../Image_name.image_format",
   "image_details":{
      "format":"image_format",
      "width":"image_width",
      "height":"image_height"
   },
   "label":[
      {
         "label":"class_name",
         "isCrowd":"isCrowd",
         "polygon":[["x1", "y1", "x2", "y2", "x3", "y3", "...", "xn", "yn"]]
      }
   ]
}
密钥 说明 示例
image_url Azure 机器学习数据存储中的图像位置

Required, String | "AmlDatastore://data_directory/Image_01.jpg" | | image_details | 图像详细信息

Optional, Dictionary | "image_details":{"format": "jpg", "width": "400px", "height": "258px"} | | format | 映像类型

Optional, String from {"jpg", "jpeg", "png", "jpe", "jfif", "bmp", "tif", "tiff" } | "jpg" or "jpeg" or "png" or "jpe" or "jfif" or "bmp" or "tif" or "tiff" | | width | 图像的宽度

Optional, String or Positive Integer | "499px" or 499 | | height | 图像的高度

Optional, String or Positive Integer | "665px" or 665 | | label(外部键) | 掩码列表,其中每个掩码都是 label, isCrowd, polygon coordinates 的字典

Required, List of dictionaries | [{"label": "can", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.577, 0.689,

0.562, 0.681,

0.559, 0.686]]}] | | label(内部键) | 掩码中对象的类/标签

Required, String | "cat" | | isCrowd | 指示掩码是否围绕对象群

Optional, Bool | 0 | | polygon | 对象的多边形坐标

Required, List of list for multiple segments of the same instance. Float values in the range [0,1] | [[0.577, 0.689, 0.567, 0.689, 0.559, 0.686]] |

实例分段的 JSONL 文件示例:

{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_01.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "can", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.577, 0.689, 0.567, 0.689, 0.559, 0.686, 0.380, 0.593, 0.304, 0.555, 0.294, 0.545, 0.290, 0.534, 0.274, 0.512, 0.2705, 0.496, 0.270, 0.478, 0.284, 0.453, 0.308, 0.432, 0.326, 0.423, 0.356, 0.415, 0.418, 0.417, 0.635, 0.493, 0.683, 0.507, 0.701, 0.518, 0.709, 0.528, 0.713, 0.545, 0.719, 0.554, 0.719, 0.579, 0.713, 0.597, 0.697, 0.621, 0.695, 0.629, 0.631, 0.678, 0.619, 0.683, 0.595, 0.683, 0.577, 0.689]]}]}
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_02.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "carton", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.240, 0.65, 0.234, 0.654, 0.230, 0.647, 0.210, 0.512, 0.202, 0.403, 0.182, 0.267, 0.184, 0.243, 0.180, 0.166, 0.186, 0.159, 0.198, 0.156, 0.396, 0.162, 0.408, 0.169, 0.406, 0.217, 0.414, 0.249, 0.422, 0.262, 0.422, 0.569, 0.342, 0.569, 0.334, 0.572, 0.320, 0.585, 0.308, 0.624, 0.306, 0.648, 0.240, 0.657]]}, {"label": "milk_bottle",  "isCrowd": 0, "polygon": [[0.675, 0.732, 0.635, 0.731, 0.621, 0.725, 0.573, 0.717, 0.516, 0.717, 0.505, 0.720, 0.462, 0.722, 0.438, 0.719, 0.396, 0.719, 0.358, 0.714, 0.334, 0.714, 0.322, 0.711, 0.312, 0.701, 0.306, 0.687, 0.304, 0.663, 0.308, 0.630, 0.320, 0.596, 0.32, 0.588, 0.326, 0.579]]}]}
.
.
.
{"image_url": "AmlDatastore://image_data/Image_n.jpg", "image_details": {"format": "jpg", "width": "499px", "height": "666px"}, "label": [{"label": "water_bottle", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.334, 0.626, 0.304, 0.621, 0.254, 0.603, 0.164, 0.605, 0.158, 0.602, 0.146, 0.602, 0.142, 0.608, 0.094, 0.612, 0.084, 0.599, 0.080, 0.585, 0.080, 0.539, 0.082, 0.536, 0.092, 0.533, 0.126, 0.530, 0.132, 0.533, 0.144, 0.533, 0.162, 0.525, 0.172, 0.525, 0.186, 0.521, 0.196, 0.521 ]]}, {"label": "milk_bottle", "isCrowd": 0, "polygon": [[0.392, 0.773, 0.380, 0.732, 0.379, 0.767, 0.367, 0.755, 0.362, 0.735, 0.362, 0.714, 0.352, 0.644, 0.352, 0.611, 0.362, 0.597, 0.40, 0.593, 0.444,  0.494, 0.588, 0.515, 0.585, 0.621, 0.588, 0.671, 0.582, 0.713, 0.572, 0.753 ]]}]}

二、用于推理的数据格式

在本部分中,我们将记录在使用部署的模型时进行预测所需的输入数据格式。 可以接受内容类型为 application/octet-stream 的任何上述图像格式。

输入格式

下面是使用特定于任务的模型终结点对任何任务生成预测所需的输入格式。 部署模型后,我们可以使用以下代码段来获取所有任务的预测。

# input image for inference
sample_image = './test_image.jpg'
# load image data
data = open(sample_image, 'rb').read()
# set the content type
headers = {'Content-Type': 'application/octet-stream'}
# if authentication is enabled, set the authorization header
headers['Authorization'] = f'Bearer {key}'
# make the request and display the response
response = requests.post(scoring_uri, data, headers=headers)

输出格式

根据任务类型,对模型终结点进行的预测遵循不同的结构。 本部分将探讨多类、多标签图像分类、对象检测和实例分段任务的输出数据格式。

图像分类

图像分类的终结点返回数据集中的所有标签及其在输入图像中的概率分数,格式如下:

{
   "filename":"/tmp/tmppjr4et28",
   "probs":[
      2.098e-06,
      4.783e-08,
      0.999,
      8.637e-06
   ],
   "labels":[
      "can",
      "carton",
      "milk_bottle",
      "water_bottle"
   ]
}

多标签图像分类

对于多标签图像分类,模型终结点返回标签及其概率。

{
   "filename":"/tmp/tmpsdzxlmlm",
   "probs":[
      0.997,
      0.960,
      0.982,
      0.025
   ],
   "labels":[
      "can",
      "carton",
      "milk_bottle",
      "water_bottle"
   ]
}

对象检测

对象检测模型返回多个框,其中包含缩放后的左上角和右下角坐标,以及框标签和置信度分数。

{
   "filename":"/tmp/tmpdkg2wkdy",
   "boxes":[
      {
         "box":{
            "topX":0.224,
            "topY":0.285,
            "bottomX":0.399,
            "bottomY":0.620
         },
         "label":"milk_bottle",
         "score":0.937
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.664,
            "topY":0.484,
            "bottomX":0.959,
            "bottomY":0.812
         },
         "label":"can",
         "score":0.891
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.423,
            "topY":0.253,
            "bottomX":0.632,
            "bottomY":0.725
         },
         "label":"water_bottle",
         "score":0.876
      }
   ]
}

实例分段

在实例分段中,输出包含多个框,其中包含缩放后的左上角和右下角坐标、标签、置信度和多边形(非掩码)。 此处,多边形值与我们在“架构”部分中讨论的格式相同。

{
   "filename":"/tmp/tmpi8604s0h",
   "boxes":[
      {
         "box":{
            "topX":0.679,
            "topY":0.491,
            "bottomX":0.926,
            "bottomY":0.810
         },
         "label":"can",
         "score":0.992,
         "polygon":[
            [
               0.82, 0.811, 0.771, 0.810, 0.758, 0.805, 0.741, 0.797, 0.735, 0.791, 0.718, 0.785, 0.715, 0.778, 0.706, 0.775, 0.696, 0.758, 0.695, 0.717, 0.698, 0.567, 0.705, 0.552, 0.706, 0.540, 0.725, 0.520, 0.735, 0.505, 0.745, 0.502, 0.755, 0.493
            ]
         ]
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.220,
            "topY":0.298,
            "bottomX":0.397,
            "bottomY":0.601
         },
         "label":"milk_bottle",
         "score":0.989,
         "polygon":[
            [
               0.365, 0.602, 0.273, 0.602, 0.26, 0.595, 0.263, 0.588, 0.251, 0.546, 0.248, 0.501, 0.25, 0.485, 0.246, 0.478, 0.245, 0.463, 0.233, 0.442, 0.231, 0.43, 0.226, 0.423, 0.226, 0.408, 0.234, 0.385, 0.241, 0.371, 0.238, 0.345, 0.234, 0.335, 0.233, 0.325, 0.24, 0.305, 0.586, 0.38, 0.592, 0.375, 0.598, 0.365
            ]
         ]
      },
      {
         "box":{
            "topX":0.433,
            "topY":0.280,
            "bottomX":0.621,
            "bottomY":0.679
         },
         "label":"water_bottle",
         "score":0.988,
         "polygon":[
            [
               0.576, 0.680, 0.501, 0.680, 0.475, 0.675, 0.460, 0.625, 0.445, 0.630, 0.443, 0.572, 0.440, 0.560, 0.435, 0.515, 0.431, 0.501, 0.431, 0.433, 0.433, 0.426, 0.445, 0.417, 0.456, 0.407, 0.465, 0.381, 0.468, 0.327, 0.471, 0.318
            ]
         ]
      }
   ]
}

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机器学习/深度学习 人工智能 监控
大型动作模型LAM:让企业重复任务实现80%效率提升的AI技术架构与实现方案
大型动作模型(LAMs)作为人工智能新架构,融合神经网络与符号逻辑,实现企业重复任务的自动化处理。通过神经符号集成、动作执行管道、模式学习、任务分解等核心技术,系统可高效解析用户意图并执行复杂操作,显著提升企业运营效率并降低人工成本。其自适应学习能力与上下文感知机制,使自动化流程更智能、灵活,为企业数字化转型提供坚实支撑。
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大型动作模型LAM:让企业重复任务实现80%效率提升的AI技术架构与实现方案
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3月前
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存储 BI Shell
Doris基础-架构、数据模型、数据划分
Apache Doris 是一款高性能、实时分析型数据库,基于MPP架构,支持高并发查询与复杂分析。其前身是百度的Palo项目,现为Apache顶级项目。Doris适用于报表分析、数据仓库构建、日志检索等场景,具备存算一体与存算分离两种架构,灵活适应不同业务需求。它提供主键、明细和聚合三种数据模型,便于高效处理更新、存储与统计汇总操作,广泛应用于大数据分析领域。
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3月前
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数据采集 数据可视化 JavaScript
用 通义灵码和 PyQt5 爬虫智能体轻松爬取掘金,自动化采集技术文章和数据
本文介绍了如何利用智能开发工具通义灵码和Python的PyQt5框架,构建一个自动化爬取掘金网站技术文章和数据的智能爬虫系统。通过通义灵码提高代码编写效率,使用PyQt5创建可视化界面,实现对爬虫任务的动态控制与管理。同时,还讲解了应对反爬机制、动态内容加载及数据清洗等关键技术点,帮助开发者高效获取并处理网络信息。
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2月前
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数据采集 缓存 前端开发
如何开发门店业绩上报管理系统中的商品数据板块?(附架构图+流程图+代码参考)
本文深入讲解门店业绩上报系统中商品数据板块的设计与实现,涵盖商品类别、信息、档案等内容,详细阐述技术架构、业务流程、数据库设计及开发技巧,并提供完整代码示例,助力企业构建稳定、可扩展的商品数据系统。
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13天前
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数据采集 机器学习/深度学习 搜索推荐
MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
MIT与丰田研究院研究发现,扩散模型的“局部性”并非源于网络架构的精巧设计,而是自然图像统计规律的产物。通过线性模型仅学习像素相关性,即可复现U-Net般的局部敏感模式,揭示数据本身蕴含生成“魔法”。
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MIT新论文:数据即上限,扩散模型的关键能力来自图像统计规律,而非复杂架构
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3月前
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SQL 缓存 前端开发
如何开发进销存系统中的基础数据板块?(附架构图+流程图+代码参考)
进销存系统是企业管理采购、销售与库存的核心工具,能有效提升运营效率。其中,“基础数据板块”作为系统基石,决定了后续业务的准确性与扩展性。本文详解产品与仓库模块的设计实现,涵盖功能概述、表结构设计、前后端代码示例及数据流架构,助力企业构建高效稳定的数字化管理体系。
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23天前
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JSON 供应链 监控
1688商品详情API技术深度解析:从接口架构到数据融合实战
1688商品详情API(item_get接口)可通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等核心数据,适用于价格监控、供应链管理等场景。支持JSON格式返回,需企业认证。Python示例展示如何调用接口获取商品信息。
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2月前
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数据采集 监控 数据可视化
数据量暴涨时,抓取架构该如何应对?——豆瓣电影案例调研
本案例讲述了在豆瓣电影数据采集过程中,面对数据量激增和限制机制带来的挑战,如何通过引入爬虫代理、分布式架构与异步IO等技术手段,实现采集系统的优化与扩展,最终支撑起百万级请求的稳定抓取。
数据量暴涨时,抓取架构该如何应对?——豆瓣电影案例调研
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2月前
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缓存 前端开发 BI
如何开发门店业绩上报管理系统中的门店数据板块?(附架构图+流程图+代码参考)
门店业绩上报管理是将门店营业、动销、人效等数据按标准化流程上报至企业中台或BI系统,用于考核、分析和决策。其核心在于构建“数据底座”,涵盖门店信息管理、数据采集、校验、汇总与对接。实现时需解决数据脏、上报慢、分析无据等问题。本文详解了实现路径,包括系统架构、数据模型、业务流程、开发要点、三大代码块(数据库、后端、前端)及FAQ,助你构建高效门店数据管理体系。
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3月前
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数据采集 存储 分布式计算
一文读懂数据中台架构,高效构建企业数据价值
在数字化时代,企业面临数据分散、难以统一管理的问题。数据中台架构通过整合、清洗和管理数据,打破信息孤岛,提升决策效率。本文详解其核心组成、搭建步骤及常见挑战,助力企业高效用数。
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