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mlops - FiftyOne アプリのクラッシュを診断 – ログまたはその他のツール
Web ブラウザーを介して複数のユーザーが FiftyOne インスタンスを利用できるようにする必要があります。アプリ プロセスを開始したセッションからログオフした後でも、プロセスを開始して実行する必要があります。
次のコマンドを使用してプロセスを開始しています。これを Docker コンテナーで実行しています。コンテナーは、AWS EC2 を介して Ubuntu ホストで実行されています。
ターミナルからこのコマンドを起動すると、Web ブラウザが FiftyOne アプリに接続できるようにするプロセスが起動します。これらは、ログアウトした後も保持されます。
ただし、これらのプロセスが使用できなくなることがあります。たとえば、20 時間以上実行した後、ログ ファイルに次のように FiftyOne がクラッシュしました~/.fiftyone/var/lib/mongo/log/mongo.log
。
(プロデュースcat ~/.fiftyone/var/lib/mongo/log/mongo.log | jq '{msg,t}'
)
これがクラッシュした理由に関する詳細情報を入手するにはどうすればよいですか?
python - fiftyone でデータセットをロードするときに特定のクラスを除外する
オブジェクト検出分類器のトレーニングに使用するために、開いている画像から一連の画像を取得しようとしています。おそらく、開いている画像から画像を取得する最も簡単な方法は、python プログラム FiftyOne を使用することであることがわかりました。FiftyOne を使用すると、コマンドでクラスを指定することにより、特定のクラスに属する画像をダウンロードできます。
私の質問は、特定のクラスをどのように除外できますか?
車のナンバー プレートを認識するための分類器をトレーニングしたいと考えています。トレーニング プロセスには、正と負のサンプル画像の両方が必要です。
車両ではなくナンバープレートを認識したいので、車両を含む負の例を取得したいと考えています。
私の考えは、クラス「車」から否定的な例を取得することでしたが、それらはクラス「車両登録プレート」の一部であってはなりません。
FiftyOne からの作成コマンドに、「車両登録プレート」クラスの画像を含めないように指示する方法はありますか?
現在使用しているコマンドは次のとおりです。
dataset = foz.load_zoo_dataset("open-images-v6", split="train", classes="Car", max_samples=10000)
ただし、これは、不要なクラス「車両登録プレート」にも属する画像をダウンロードします。
トレーニング データの取得以外には、FiftyOne を使用したくありません。
この質問とは何の関係もないはず
ですが、トレーニングと分類子の使用に OpenCV を使用します。