上传数据集图像失败 AutoML Google Vision答案

【问题标题】：Upload dataset images failed AutoML Google Vision上传数据集图像失败 AutoML Google Vision
【发布时间】：2020-09-21 12:05:24
【问题描述】：

将数据集图像上传到 AutoML 时遇到问题。我选择从我的电脑上传图片。我已尝试上传多个和单个图像，以确保格式正确。我尝试过创建新的云存储容器。我收到以下错误详情：

操作 ID：项目/362703496160/locations/us-central1/operations/ICN8572734381850886144 错误信息：错误：INVALID_ROW：在 gs://cloud-automl-tenant-gcs-868eb49b-dec0-4c63-a25c-659fa5ffdd76/create-csv-1065568604314927104-2020-06-02T21:32:31.819Z 的第 1 行发现无效输入。 csv：“不支持的文件扩展名。” 错误：CORRUPTED_FILE：CSV 文件为空或不包含有效行。

我不确定为什么 csv 文件会发挥作用，因为上传选项是来自我的 PC 的图像。

最后，当我查看云存储容器时，图像就在那里，并且还列出了图像的 url。我可以访问它们并查看它们，但它们不会上传并显示在数据集下的 Auto ML Vision 图像中。

有什么想法吗？？？！！

【问题讨论】：

也许这会有所帮助stackoverflow.com/questions/52319164/…

标签： google-vision automl

【解决方案1】：

要使用 importData 方法，CSV 文件及其指向的图像都必须位于 Google Cloud Storage 存储桶中。

此外，CSV 文件还必须满足以下要求

https://cloud.google.com/vision/automl/object-detection/docs/csv-format

https://cloud.google.com/vision/automl/docs/create-datasets

【讨论】：

【解决方案2】：

在进一步查看文档后，它确实声明图像必须是 in.zip 格式。压缩图像目录后，我可以毫无问题地上传到存储桶。

值得注意的一点：

如果使用 Google Vision 并为 AutoML 数据集上传图像，我建议首先通过 google storage 将图像上传到存储桶。然后，导出bucket目录的xml，并创建一个cvs文件用于Vision数据集上传。 cvs 格式允许为每个对象（标签）分配训练、验证和测试分类。文档说，要成功识别每个对象，至少需要 8-1-1（培训-验证-测试）。因此，如果您只是通过 Google Vision UI 将压缩图像上传到存储桶，则无法为图像分配分类，只能分配标签。一个对象（标签）上可以上传超过 30 张图像，系统不会自动将图像分配到 Training-Validation-Test 分类以达到 8-1-1 的最低要求。如果您未达到训练 8 幅图像、验证 1 幅图像和测试 1 幅图像的最低要求，则无法开始训练模型。为了节省大量时间和/或如果您想快速获得简单的模型训练，csv 格式是必不可少的。

【讨论】：