华为云AI开发平台ModelArts创建并完成图像分类的智能标注任务_云淘科技
本节通过调用一系列API，以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。
概述
创建智能标注任务的流程如下：
调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。
调用启动智能任务接口给图像分类的数据集创建一个智能标注任务。
调用获取智能任务的信息接口根据智能标注的任务ID查询任务详情。
待智能标注任务完成后，调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。
调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。
前提条件
已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。
已准备好用于智能标注的图像分类的数据集，并获取数据集ID，例如“6mHUGe7ETlhayb4qDMN”，数据集的创建和ID获取请参见创建图像分类数据集并进行标注任务。
用于智能标注的数据集必须存在至少2种标签，且每种标签已标注的图片不少于5张。
用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。
检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务将运行失败，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。
启动智能标注前要保证当前数据集不存在正在进行中的智能标注任务。
操作步骤
调用认证鉴权接口获取用户的Token。
请求消息体：
URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens
请求消息头：Content-Type →application/json
请求Body：
{
"auth": {
"identity": {
"methods": ["password"],
"password": {
"user": {
"name": "user_name",
"password": "user_password",
"domain": {
"name": "domain_name"
}
}
}
},
"scope": {
"project": {
"name": "cn-north-1"
}
}
}
}
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写：
iam_endpoint为IAM的终端节点。
user_name为IAM用户名。
user_password为用户登录密码。
domain_name为用户所属的帐号名。
cn-north-1为项目名，代表服务的部署区域。
返回状态码“201 Created”，在响应Header中获取“X-Subject-Token”的值即为Token，如下所示：
x-subject-token →MIIZmgYJKoZIhvcNAQcCoIIZizCCGYcCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgXXXXXX...
调用启动智能任务接口给图像分类的数据集创建一个智能标注任务。
请求消息体：
URI格式：POST https://{ma_endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks
请求消息头：
X-auth-Token →MIIZmgYJKoZIhvcNAQcCoIIZizCCGYcCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgXXXXXX…
Content-Type →application/json
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写：
ma_endpoint为ModelArts的终端节点。
project_id为用户的项目ID。
dataset_id为待启动智能标注任务的数据集ID。
X-auth-Token的值为获取到的Token值。
请求body：
{
"task_type" : "auto-label",
"collect_key_sample" : true,
"config" : {
"algorithm_type" : "fast"}
}
只有“task_type”填写“auto-label”才表示创建的是智能标注任务。
返回状态码为“200 OK”，响应Body如下所示：
{
"task_id": "7eAtpiNSaI1mCHJK3SJ"
}
“task_id”为创建的智能标注任务ID，记录该值用于后续步骤。
调用获取智能任务的信息接口根据智能标注的任务ID查询任务详情。
请求消息体：
URI格式：GET https://{ma_endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks/{task_id}
请求消息头：X-auth-Token →MIIZmgYJKoZIhvcNAQcCoIIZizCCGYcCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgXXXXXX…
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写，task_id为上一步记录的任务ID。
返回状态码为“200 OK”，响应Body如下所示：
{
"resource_id": "6mHUGe7ETlhayb4qDMN",
"create_time": "2021-06-18 19:14:55",
"progress": 30,
"status": 1,
"message": "Submit auto labeling task succeed, waiting for auto labeling task to finish. ",
"code": "ModelArts.4914",
"elapsed_time": 55,
"result": {
"total_sample_count": 30,
"annotated_sample_count": 28,
"events": [
{
"name": "start",
"create_time": 1624014895314,
"elapsed_time": 21,
"ordinal": 1,
"level": 1,
"status": "success"
},
{
"name": "init",
"create_time": 1624014916770,
"elapsed_time": 0,
"ordinal": 2,
"level": 1,
"status": "success"
},
{
"name": "labeling",
"create_time": 1624014916770,
"ordinal": 3,
"level": 1,
"events": [
{
"name": "jobstat_init",
"create_time": 1624014927183,
"elapsed_time": 0,
"ordinal": 1,
"level": 2,
"status": "success"
},
{
"name": "jobstat_waiting",
"create_time": 1624014927184,
"elapsed_time": 0,
"ordinal": 2,
"level": 2,
"status": "success"
},
{
"name": "jobstat_running",
"create_time": 1624014927184,
"elapsed_time": 20,
"ordinal": 3,
"level": 2,
"status": "running"
},
{
"name": "jobstat_completed",
"ordinal": 4,
"level": 2,
"status": "waiting"
}
],
"status": "running"
},
{
"name": "result_processing",
"ordinal": 4,
"level": 1,
"status": "waiting"
},
{
"name": "end",
"ordinal": 5,
"level": 1,
"status": "waiting"
}
],
"train_job_name": "AUTO_TRAINING_cls_6mHUGe7ETlhayb4qDMN_7eAtpiNSaI",
"train_job_id": "932777",
"version_id": "1777740",
"continuity": false
},
"export_type": 0,
"config": {
"ambiguity": false,
"name": "ouIsrAuG226MgMknu9j",
"worker_server_num": 0,
"collect_sample": false,
"confidence_scope": "0.0-0.5",
"algorithm_type": "fast",
"image_brightness": false,
"image_colorfulness": false
}
}
根据响应可以了解智能标注任务详情，其中“progress”为“30”表示当前任务进度为30%，“status”为“1”表示任务状态为在运行中。
待智能标注任务完成后，调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。
请求消息体：
URI格式：GET https://{ma_endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/auto-annotations/samples
请求消息头：X-auth-Token →MIIZmgYJKoZIhvcNAQcCoIIZizCCGYcCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgXXXXXX…
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写。
返回状态码为“200 OK”，响应Body如下所示：
{
"sample_count": 2,
"samples": [
{
"sample_id": "44827d0dc5fd6ff5be6dd0e14103121e",
"sample_type": 0,
"labels": [
{
"name": "rose",
"type": 0,
"id": "1",
"property": {
"@modelarts:hard_coefficient": "0.0",
"@modelarts:hard": "false"
},
"score": 1
}
],
"source": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg......",
"preview": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg......",
"metadata": {
"@modelarts:new_source": "s3://test/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg",
"@modelarts:hard_coefficient": 1,
"@modelarts:origin_source": "s3://test/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg",
"@modelarts:hard": true,
"@modelarts:source_image_info": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/145862135_ab710de93c_n.jpg......",
"@modelarts:data_checked": true,
"@modelarts:origin_source_id": "44827d0dc5fd6ff5be6dd0e14103121e",
"@modelarts:import_origin": 0,
"@modelarts:size": [
320,
238,
3
],
"@modelarts:check_result": [
{
"language": "en-us",
"result_property": 0,
"result_descriptions": []
},
{
"language": "zh-cn",
"result_property": 0,
"result_descriptions": []
}
],
"@modelarts:hard_reasons": [
3
]
},
"sample_time": 1623922030282,
"sample_status": "UN_ANNOTATION",
"annotated_by": ""
},
{
"sample_id": "1b87c42574ddc1faf05580d2e3a7bd4f",
"sample_type": 0,
"labels": [
{
"name": "dasiy",
"type": 0,
"id": "1",
"property": {
"@modelarts:hard_coefficient": "0.0",
"@modelarts:hard": "false"
},
"score": 1
}
],
"source": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/153210866_03cc9f2f36.jpg?......",
"preview": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/153210866_03cc9f2f36.jpg?......",
"metadata": {
"@modelarts:new_source": "s3://test/DATASETS/input/153210866_03cc9f2f36.jpg",
"@modelarts:hard_coefficient": 0,
"@modelarts:origin_source": "s3://test/DATASETS/input/153210866_03cc9f2f36.jpg",
"@modelarts:hard": false,
"@modelarts:source_image_info": "https://test.obs.{ma_endpoint}.com:443/DATASETS/input/153210866_03cc9f2f36.jpg?......",
"@modelarts:data_checked": true,
"@modelarts:origin_source_id": "1b87c42574ddc1faf05580d2e3a7bd4f",
"@modelarts:import_origin": 0,
"@modelarts:size": [
500,
375,
3
],
"@modelarts:check_result": [
{
"language": "en-us",
"result_property": 0,
"result_descriptions": []
},
{
"language": "zh-cn",
"result_property": 0,
"result_descriptions": []
}
],
"@modelarts:hard_reasons": []
},
"sample_time": 1623922028739,
"sample_status": "UN_ANNOTATION",
"annotated_by": ""
}
]
}
根据响应可以了解智能标注的样本数量和样本列表，由“sample_count”参数可知总共标注了2个样本，从“@modelarts:hard”参数可知有一个难例样本。
调用批量更新样本标签接口根据上一步获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。
请求消息体：
URI格式：PUT https://{ma_endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/samples
请求消息头：
X-auth-Token →MIIZmgYJKoZIhvcNAQcCoIIZizCCGYcCAQExDTALBglghkgBZQMEAgEwgXXXXXX…
Content-Type →application/json
其中，加粗的字段需要根据实际值填写。
复制上一步的响应body，只保留“sample_id”和“labels”字段直接作为请求body，如下所示：
{
"samples": [
{
"sample_id": "44827d0dc5fd6ff5be6dd0e14103121e",
"labels": [
{
"name": "rose",
"type": 0,
"id": "1",
"property": {
"@modelarts:hard_coefficient": "0.0",
"@modelarts:hard": "false"
},
"score": 1
}
],
},
{
"sample_id": "1b87c42574ddc1faf05580d2e3a7bd4f",
"labels": [
{
"name": "dasiy",
"type": 0,
"id": "1",
"property": {
"@modelarts:hard_coefficient": "0.0",
"@modelarts:hard": "false"
},
"score": 1
}
],
}
]
}
返回状态码为“200 OK”表示确认完成，响应Body如下所示：
{
"success" : true
}
父主题： 应用示例
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