Interpreta i risultati delle previsioni dei modelli di rilevamento di oggetti immagine
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Se richiedi una previsione, Vertex AI restituisce i risultati in base all'obiettivo del modello. Le risposte di previsione del rilevamento di oggetti nelle immagini di AutoML
restaurano tutti gli oggetti trovati in un'immagine. Ogni oggetto trovato ha un'annotazione (etichetta
e riquadro di delimitazione normalizzato) con un punteggio di confidenza corrispondente. Il riquadro di delimitazione viene scritto come:
"bboxes": [
[xMin, xMax, yMin, yMax],
...]
dove xMin, xMax sono i valori x minimi e massimi e
yMin, yMax sono rispettivamente i valori y minimi e massimi.
Esempio di output di previsione batch
Le risposte di previsione del rilevamento di oggetti nelle immagini AutoML batch vengono archiviate come file JSON Lines nei bucket Cloud Storage. Ogni riga del file JSON Lines contiene tutti gli oggetti trovati in un singolo file immagine. Ogni oggetto trovato ha un'annotazione (etichetta e riquadro di delimitazione normalizzato) con un corrispondente punteggio di confidenza.
Importante : i bounding box sono specificati come:
"bboxes": [
[xMin, xMax, yMin, yMax],
...]
dove xMin e xMax sono i valori x minimo e massimo e
yMin e yMax sono rispettivamente i valori y minimo e massimo.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema รจ stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-09-02 UTC."],[],[],null,["# Interpret prediction results from image object detection models\n\nAfter requesting a prediction, Vertex AI returns results based on your model's objective. AutoML image object detection prediction responses return all objects found in an image. Each found object has an annotation (label and normalized bounding box) with a corresponding confidence score. The bounding box is written as:\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n`\n\"bboxes\": [\n[xMin, xMax, yMin, yMax],\n...]\n`\nWhere `xMin, xMax` are the minimum and maximum x values and `\nyMin, yMax` are the minimum and maximum y values respectively.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n#### Example batch prediction output\n\nBatch AutoML image object detection prediction responses are stored as\nJSON Lines files in Cloud Storage buckets. Each line of the JSON Lines\nfile\ncontains all objects found in a single image file. Each found object has\nan annotation (label and normalized bounding box) with a corresponding\nconfidence score.\n| **Note: Zero coordinate values omitted.** When the API detects a coordinate (\"x\" or \"y\") value of 0, ***that coordinate is omitted in the\n| JSON response*** . Thus, a response with a bounding poly around the entire image would be \n| **\\[{},{\"x\": 1,\"y\": 1}\\]** . For more information, see [Method: projects.locations.models.predict](https://cloud.google.com/automl/docs/reference/rest/v1/projects.locations.models/predict#boundingpoly).\n\n\n| **Note**: The following JSON Lines example includes line breaks for\n| readability. In your JSON Lines files, line breaks are included only after each\n| each JSON object.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n\u003cbr /\u003e\n\n**Important:** Bounding boxes are specified as:\n\n\n`\n\"bboxes\": [\n[xMin, xMax, yMin, yMax],\n...]\n`\nWhere `xMin` and `xMax` are the minimum and maximum x values and `\nyMin` and `yMax` are the minimum and maximum y values respectively.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n```\n{\n \"instance\": {\"content\": \"gs://bucket/image.jpg\", \"mimeType\": \"image/jpeg\"},\n \"prediction\": {\n \"ids\": [1, 2],\n \"displayNames\": [\"cat\", \"dog\"],\n \"bboxes\": [\n [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],\n [0.2, 0.3, 0.4, 0.5]\n ],\n \"confidences\": [0.7, 0.5]\n }\n}\n```"]]