Vorhersageergebnisse von Modellen zur Videoaktionserkennung interpretieren
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Nach der Anforderung einer Vorhersage gibt Vertex AI Ergebnisse basierend auf dem Ziel Ihres Modells zurück. Vorhersagen aus einem Aktionserkennungsmodell geben Momente von Aktionen gemäß Ihren eigenen definierten Labels zurück. Das Modell weist jeder Vorhersage einen Konfidenzwert zu. Dieser gibt an, wie sicher das Modell eine Aktion korrekt identifiziert hat. Je höher die Zahl, desto höher die Konfidenz des Modells in Bezug auf die Richtigkeit der Vorhersage.
Beispielausgabe für eine Batchvorhersage
Das folgende Beispiel ist das vorhergesagte Ergebnis für ein Modell, das die "swing"- und "jump"-Aktionen in einem Video identifiziert. Jedes Ergebnis enthält ein Label ("swing" oder "jump") für die identifizierte Aktion, ein Zeitsegment mit derselben Start- und Endzeit, das den Moment der Aktion angibt, sowie einen Konfidenzwert.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-08-19 (UTC)."],[],[],null,["# Interpret prediction results from video action recognition models\n\nAfter requesting a prediction, Vertex AI returns results based on your\nmodel's objective. Predictions from an action recognition model return moments\nof actions, according to your own defined labels. The model assigns a confidence\nscore to each prediction, which communicates how confident your model accurately\nidentified an action. The higher the number - the higher the model's confidence\nis of the correctness of the prediction.\n\n#### Example batch prediction output\n\nThe following sample is the predicted result for a model that identifies\nthe \"swing\" and \"jump\" actions in a video. Each result includes a label\n(\"swing\" or \"jump\") for the identified action, a time segment with the same\nstart and end time that specifies the moment of the action, and a\nconfidence score.\n\n\n| **Note**: The following JSON Lines example includes line breaks for\n| readability. In your JSON Lines files, line breaks are included only after each\n| each JSON object.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\n```\n{\n \"instance\": {\n \"content\": \"gs://bucket/video.mp4\",\n \"mimeType\": \"video/mp4\",\n \"timeSegmentStart\": \"1s\",\n \"timeSegmentEnd\": \"5s\"\n }\n \"prediction\": [{\n \"id\": \"1\",\n \"displayName\": \"swing\",\n \"timeSegmentStart\": \"1.2s\",\n \"timeSegmentEnd\": \"1.2s\",\n \"confidence\": 0.7\n }, {\n \"id\": \"2\",\n \"displayName\": \"jump\",\n \"timeSegmentStart\": \"3.4s\",\n \"timeSegmentEnd\": \"3.4s\",\n \"confidence\": 0.5\n }]\n}\n```\n\n\u003cbr /\u003e"]]