Platform For AI:画像セマンティックセグメンテーション

次のMachine Learning Platform for AIコマンドを実行して、既存のファイルに基づいて画像セマンティックセグメンテーションでオフライン予測を開始できます。PAIコマンドは、SQL Scriptコンポーネント、MaxComputeクライアント、またはDataWorksのODPS SQLノードを使用して呼び出すことができます。 詳細については、「MaxComputeクライアント (odpscmd) 」または「MaxCompute SQLタスクの開発」をご参照ください。

pai -name ev_predict_ext
             -Dmodel_path='OSS path of your model'
             -Dmodel_type='segmentor'
             -Dinput_oss_file='oss://path/to/your/filelist.txt'
             -Doutput_oss_file='oss://path/to/your/result.txt'
             -Dimage_type='url'
             -Dnum_worker=2
             -DcpuRequired=800
             -DgpuRequired=100
             -Dbuckets='Your OSS directory'
             -Darn='Alibaba Cloud Resource Name (ARN) of the role that you are assuming'
             -DossHost='Your OSS domain'

詳細については、「パラメーター」をご参照ください。

予測結果は出力ファイルに書き込まれます。 ファイルの各エントリは、Object Storage Service (OSS) パスとJSONスティングで構成されています。 OSSパスは元の画像のパスを示し、JSON文字列は予測結果を示します。

oss://path/to/your/image1.jpg,  JSON string
oss://path/to/your/image1.jpg,  JSON string
oss://path/to/your/image1.jpg,  JSON string

JSON文字列の形式は次のとおりです。

{
  "probs" : [[0.8、0.8] 、[0.6、0.7]] 、[[0.8、0.5] 、[0.4、0.3]]] 、
  "preds" : [[1,1], [0, 0]], [[0, 0], [1,1]]]
} 

次の表に、JSON文字列のパラメーターを示します。