dotnet / dotnet/machinelearning-modelbuilder
Cannot use Object Detection data files created by Azure ML
- Lingua principale
- Dockerfile
- Stelle
- 285
- Fork
- 66
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Descrizione
**System Information (please complete the following information):**
- Model Builder Version 16.14.3.2307502
- Visual Studio Version 17.4.4
**Describe the bug**
When selecting an input json file with image labeling, datapreview loads endlessly, can't go to the next step.
No relevant info in log files (\AppData\Local\Temp\MLVSTools\logs)
**To Reproduce**
1. Add a Machine Learning Model to an empty console project.
2. Start an "Object detection" scenario
3. Set up a workspace.
4. Go to https://ml.azure.com/ and do data labeling on a bunch of images, export the .json
5. Select the json in the Add data step
**Expected behavior**
Select the .json and be able to go to the next step. Or get an error saying the json is not correct.
**Screenshots**


Example of json file, but really has 40ish images and 100ish annotations.
```json
{
"images": [
{
"id": 1,
"width": 4032,
"height": 3024,
"file_name": "UI/2023-01-28_061527_UTC/asdf/20221213_145249.jpg",
"coco_url": "AmlDatastore://redacted/UI/2023-01-28_061527_UTC/asdf/20221213_145249.jpg",
"absolute_url": "https://redacted.blob.core.windows.net/azureml-blobstore-redacted/UI/2023-01-28_061527_UTC/asdf/20221213_145249.jpg",
"date_captured": "2023-01-28T06:18:25.732655Z"
}
],
"annotations": [
{
"id": 1,
"category_id": 1,
"image_id": 1,
"area": 0.002,
"bbox": [
0.27528852681602173,
0.6812627291242362,
0.04752206381534285,
0.033604887983706755
]
}
],
"categories": [
{
"id": 1,
"name": "redacted"
}
]
}
```
Guida per i contributori
Nessuna guida per i contributori indicizzata per questo repository
Direzione di ricerca
Riproduci il problema tramite il passaggio Add data dello scenario Object detection usando il file JSON esportato da Azure ML mostrato qui e controlla i log di MLVSTools in AppData\Local\Temp\MLVSTools\logs. Confronta il comportamento dell'importazione con le sezioni images, annotations e categories dell'esempio. Il lavoro è completato quando il file passa al passaggio successivo o segnala che il JSON non è valido.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Valutazione
- Stack tecnologico
- azure, json
- Ambito
- machine-learning
- Tipo di issue
- Bug
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Stato di attività
- Ferma
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Idoneità per principianti
- 30/100