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文档首页> AI开发平台ModelArts> API参考> 数据管理> 智能任务> 查询单个智能标注样本的信息
更新时间:2021-11-26 GMT+08:00
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查询单个智能标注样本的信息

功能介绍

查询单个智能标注样本的信息。

URI

GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/auto-annotations/samples/{sample_id}

表1 路径参数

参数

是否必选

参数类型

描述

dataset_id

String

数据集ID。

project_id

String

用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID

sample_id

String

样本ID。

请求参数

响应参数

状态码: 200

表2 响应Body参数

参数

参数类型

描述

check_accept

Boolean

是否验收通过,用于团队标注。可选值如下:

  • true:验收通过

  • false:验收不通过

check_comment

String

验收意见,用于团队标注。

check_score

String

验收评分,用于团队标注。

deletion_reasons

Array of strings

样本的删除原因,用于医疗。

hard_details

Map<String,HardDetail>

疑难详情,包括:疑难描述,疑难原因,疑难建议。

labelers

Array of Worker objects

样本分配的标注人列表,记录这张样本分给了哪些团队成员,用于团队标注。

labels

Array of SampleLabel objects

样本标签列表。

metadata

SampleMetadata object

样本metadata属性键值对。

review_accept

Boolean

是否审核通过,用于团队标注。可选值如下:

  • true:审核通过

  • false:审核不通过

review_comment

String

审核意见,用于团队标注。

review_score

String

审核评分,用于团队标注。

sample_data

Array of strings

样本数据列表。

sample_dir

String

样本所在路径。

sample_id

String

样本ID。

sample_name

String

样本名称。

sample_size

Long

样本大小或文本长度,单位是字节。

sample_status

String

样本状态。可选样本状态如下:

  • __ALL__:已标注

  • __NONE__:未标注

  • __UNCHECK__:待验收

  • __ACCEPTED__:验收通过

  • __REJECTED__:已驳回

  • __UNREVIEWED__:待审核

  • __REVIEWED__:已审核

  • __WORKFORCE_SAMPLED__:已验收采样

  • __WORKFORCE_SAMPLED_UNCHECK__:采样待验收

  • __WORKFORCE_SAMPLED_CHECKED__:采样已验收

  • __WORKFORCE_SAMPLED_ACCEPTED__:采样已通过

  • __WORKFORCE_SAMPLED_REJECTED__:采样已驳回

  • __AUTO_ANNOTATION__:待确认

sample_time

Long

样本时间,OBS最后修改时间。

sample_type

Integer

样本类型。可选值如下:

  • 0:图像

  • 1:文本

  • 2:语音

  • 4:表格

  • 6:视频

  • 9:自由格式

score

String

综合评分,用于团队标注。

source

String

样本数据源地址。

sub_sample_url

String

子样本URL,用于医疗。

worker_id

String

团队标注人员的ID,用于团队标注。

表3 HardDetail

参数

参数类型

描述

alo_name

String

别名。

id

Integer

原因ID。

reason

String

原因描述。

suggestion

String

处理建议。

表4 Worker

参数

参数类型

描述

create_time

Long

创建时间。

description

String

标注成员描述,长度为0-256位,不能包含^!<>=&"'特殊字符。

email

String

标注成员邮箱。

role

Integer

角色。可选值如下:

  • 0:打标者

  • 1:审核者

  • 2:团队管理者

  • 3:数据集拥有者

status

Integer

标注成员的当前登录状态。可选值如下:

  • 0:未发送邀请邮件

  • 1:已发送邀请邮件但未登录

  • 2:已登录

  • 3:标注成员已删除

update_time

Long

更新时间。

worker_id

String

标注成员ID。

workforce_id

String

所属标注团队ID。

表5 SampleLabel

参数

参数类型

描述

annotated_by

String

视频标注途径,用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下:

  • human:人工标注

  • auto:自动标注

id

String

标签ID。

name

String

标签名。

property

SampleLabelProperty object

样本标签的属性键值对,如物体形状、形状特征等。

score

Float

置信度。

type

Integer

标签类型。可选值如下:

  • 0:图像分类

  • 1:物体检测

  • 3: 图像分割

  • 100:文本分类

  • 101:命名实体

  • 102:文本三元组关系标签

  • 103:文本三元组实体标签

  • 200:语音分类

  • 201:语音内容

  • 202:语音分割

  • 600:视频标注

表6 SampleLabelProperty

参数

参数类型

描述

@modelarts:content

String

语音标签(包含语音内容和语音起止点)专用内置属性:语音文本内容。

@modelarts:end_index

Integer

命名实体标签专用内置属性:文本的结束位置,但不包括end_index所指的字符。例如:

  • 文本内容为“Barack Hussein Obama II (born August 4, 1961) is an American attorney and politician.”,则其中人名“Barack Hussein Obama II”的start_index为0,end_index为23。

  • 文本内容为“截止到2018年底,本公司人员规模已经超过100”,则其中时间“2018年底”的start_index为3,end_index为9。

@modelarts:end_time

String

语音起止点标签专用内置属性:语音的结束时间,格式“hh:mm:ss.SSS”(其中hh表示小时,mm表示分钟,ss表示秒,SSS表示毫秒)。

@modelarts:feature

Object

物体检测标签专用内置属性:形状特征,类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0],每个坐标点的表示方法为[x, y],x表示横坐标,y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下:

  • bndbox [[0,10],[50,95]] 两个点组成,矩形的左上角为第一个点,矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标,第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。

  • polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。

  • circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。

  • line [[0,100],[50,95]] 两个点组成,第一个点起始点,第二个点为终止点。

  • dashed [[0,100],[50,95]] 两个点组成,第一个点起始点,第二个点为终止点。

  • point [[0,100]] 一个点组成。

  • polyline [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 折线,多个点组成。

@modelarts:from

String

三元组关系标签专用内置属性:三元组关系标签的起始实体ID。

@modelarts:hard

String

内置属性:标签级别是否难例。可选值为:

  • 0/false:非难例

  • 1/true:难例

@modelarts:hard_coefficient

String

内置属性:标签级别难度系数。范围为[0,1]。

@modelarts:hard_reasons

String

内置属性:标签级别难例原因。通过中划线间隔单个难例原因ID,例如:“3-20-21-19”。难例原因ID可选值如下:

  • 0:未识别出任何目标物体。

  • 1:置信度偏低。

  • 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。

  • 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。

  • 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。

  • 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 13:图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 14:图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 15:图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 16:图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 17:图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 18:图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 24:基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 25:基于shear的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 26:基于superpixels的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 27:基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 28:基于add的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 29:基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 30:数据被预测为异常点。

@modelarts:shape

String

物体检测标签专用内置属性:物体形状,默认为空。可选值如下:

  • bndbox:矩形。

  • polygon:多边形。

  • circle:圆形。

  • line:直线。

  • dashed:虚线。

  • point:点。

  • polyline:折线。

@modelarts:source

String

语音起止点标签专用内置属性:语音来源(例如说话人/旁白等)。

@modelarts:start_index

Integer

命名实体标签专用内置属性:文本的起始位置,值从0开始,包括start_index所指的字符。

@modelarts:start_time

String

语音起止点标签专用内置属性:语音的起始时间,格式“hh:mm:ss.SSS”(其中hh表示小时,mm表示分钟,ss表示秒,SSS表示毫秒)。

@modelarts:to

String

三元组关系标签专用内置属性:三元组关系标签的指向实体ID。

表7 SampleMetadata

参数

参数类型

描述

@modelarts:hard

Double

内置属性:样本级别是否难例。可选值为:

  • 0:非难例

  • 1:难例

@modelarts:hard_coefficient

Double

内置属性:样本级别难度系数。范围为[0,1]。

@modelarts:hard_reasons

Array of integers

内置属性:样本级别难例原因ID列表。。难例原因ID可选值如下:

  • 0:未识别出任何目标物体。

  • 1:置信度偏低。

  • 2:基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。

  • 3:预测结果和训练集同类别数据差异较大。

  • 4:连续多张相似图片的预测结果不一致。

  • 5:图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 6:图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 7:图像的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 13:图像中目标框的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 14:图像中目标框的面积占比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 15:图像中目标框的边缘化程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 16:图像中目标框的亮度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 17:图像中目标框的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 18:图像中目标框的堆叠程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。

  • 19:基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 20:基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 21:基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 22:基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 23:基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 24:基于translate的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 25:基于shear的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 26:基于superpixels的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 27:基于sharpen的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 28:基于add的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 29:基于invert的数据增强与原图预测结果不一致。

  • 30:数据被预测为异常点。

@modelarts:size

Array of objects

内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说明:只有当样本的标签列表包含物体检测标签时,此字段必选。

请求示例

查询单个智能标注样本的信息

GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/auto-annotations/samples/{sample_id}

响应示例

状态码: 200

OK

{
  "sample_id" : "0059c1b9458a2da9443af684b5099b4e",
  "sample_type" : 0,
  "labels" : [ {
    "name" : "Dog",
    "type" : 0,
    "id" : "1",
    "property" : {
      "@modelarts:hard_coefficient" : "0.0",
      "@modelarts:hard" : "false"
    },
    "score" : 0.66
  } ],
  "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/data/3_1597649054631.jpg?AccessKeyId=RciyO7RHmhNTfOZVryUH&Expires=1606299474&Signature=anOLGOHPSrj3WXUHVc70tAxWlf4%3D",
  "metadata" : {
    "test" : "1",
    "@modelarts:hard_coefficient" : 0.0,
    "@modelarts:hard" : false,
    "@modelarts:import_origin" : 0,
    "@modelarts:hard_reasons" : [ ]
  },
  "sample_time" : 1600490651933,
  "sample_status" : "UN_ANNOTATION",
  "annotated_by" : ""
}

状态码

状态码

描述

200

OK

401

Unauthorized

403

Forbidden

404

Not Found

错误码

请参见错误码

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