分页查询团队标注任务下的样本列表

dataset_id

是

String

数据集ID。

project_id

是

String

用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。

workforce_task_id

是

String

团队标注任务ID。

label_name

否

String

标签名。

label_type

否

Integer

标注类型。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

• 200：声音分类

• 201：语音内容

• 202：语音分割

• 400：表格数据集

• 600：视频标注

• 900：自由格式

limit

否

Integer

指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。

locale

否

String

语言。可选值如下：

• zh-cn：中文
• en-us：英文（默认值）

offset

否

Integer

分页列表的起始页，默认为0。

process_parameter

否

String

图像缩略设置，同OBS缩略图设置，详见OBS缩略图设置。如：image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。

sample_state

否

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

search_conditions

否

String

URL编码后的多维筛选条件（多个SearchCondition之间为and的关系）。

sample_count

Integer

样本数量。

samples

Array of DescribeSampleResp objects

样本列表。

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。

alo_name

String

别名。

id

Integer

原因ID。

reason

String

原因描述。

suggestion

String

处理建议。

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。

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，取值范围为[0,1]

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

@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 on August 4, 1961) is an 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。

@modelarts:import_origin

Integer

内置属性：样本来源。

@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<Integer>。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。

200

OK

401

Unauthorized

403

Forbidden

404

Not Found