JSON

主要特点

JSON 的结构基于两个基本要素：

1. 键值对：名称/值对的集合，在不同的编程语言中通常被称为对象、字典或关联数组。键总是字符串，值可以是字符串、数字、布尔值、数组或其他 JSON 对象。
2. 有序列表：有序的值序列，称为数组或列表。数组中的值可以是任何有效的 JSON 数据类型。

这种简单明了的结构使 JSON 文件易于创建、读取和修改。它与语言无关，这意味着它可用于不同的编程语言，如 Python等不同编程语言和平台上使用，而不会出现兼容性问题，因此在分布式系统和微服务中具有很强的通用性。

人工智能和 ML 的应用

JSON 在人工智能和 ML 工作流程的各个方面都发挥着至关重要的作用：

• 模型配置： YAML因其可读性更强，通常是复杂配置的首选，而 JSON 则常用于指定配置参数的API调用或较简单的配置文件中。
• 数据注释和数据集：在计算机视觉（CV）领域，JSON 是一种常用格式，用于存储对象检测和图像分割等任务的注释。注释文件通常包含对象列表，每个对象都有以 JSON 格式表示的类标签、边界框坐标或分割多边形。许多标准数据集（如 COCO）都使用 JSON 作为注释结构。
• API 通信：JSON 是网络 API（包括人工智能和 ML 服务中使用的 API）中数据交换的事实标准。通过云计算平台或使用REST 等协议的专用端点与人工智能模型进行交互时，输入数据（如图像 URL、文本）通常以 JSON 有效载荷的形式发送，而模型的预测结果（如检测到的对象、类别概率、置信度分数）则以 JSON 格式返回。Ultralytics 推断应用程序接口使用 JSON 格式来处理请求和响应格式。
• 存储模型结果：模型推理或评估的结果，如预测的类别、边界框或平均精度（mAP）等性能指标，可以方便地存储在 JSON 文件中。这种结构化格式使结果易于解析、分析或集成到更大的MLOps 管道中。

真实案例

下面是几个例子，说明 JSON 在人工智能和 ML 中的实际应用：

1. 自动驾驶汽车：自动驾驶汽车中来自摄像头、激光雷达和雷达的传感器数据通常需要在不同的系统组件之间进行处理和通信。JSON 可用于结构化这些数据，用其类型、位置、速度和置信度来表示检测到的物体，然后将其输入决策算法（通常由深度学习模型驱动）。Waymo等公司的复杂系统依赖于强大的数据格式。
2. Ultralytics HUB：在通过应用程序接口（API）与Ultralytics HUB进行编程交互时，启动训练作业、上传数据集或检索模型性能指标的请求通常涉及发送和接收 JSON 格式的数据。这样就可以将 HUB 功能无缝集成到自定义工作流和应用程序中。

JSON 与其他数据格式的对比

将 JSON 与其他常见的数据序列化格式进行比较很有帮助：

• YAML（YAML 不是标记语言）：YAML 优先考虑人的可读性，通常是配置文件（例如，定义模型架构或训练参数）的首选。虽然 JSON 也可用于配置，但一般认为 YAML 的语法（使用缩进）更简洁，更易于阅读复杂的嵌套结构。由于 JSON 的解析规则更简单，支持范围更广，因此在通过 API 进行数据交换时，JSON 通常更受青睐。
• XML（可扩展标记语言）：XML 是另一种标记语言，用于将文档编码为人类可读和机器可读的格式。与 JSON 相比，XML 由于使用了闭合标记而更加冗长，解析起来也更加复杂。虽然 JSON 仍在企业系统和SOAP 等特定标准中使用，但由于其简单性和较低的开销，在网络应用程序和现代应用程序接口中，JSON 已在很大程度上取代了 XML。

总之，JSON 的轻量级特性、人类可读性和易解析性使其成为人工智能和 ML 系统中结构化和交换数据的一种高效且被广泛采用的格式，尤其适用于 API 通信和存储结构化结果。从数据注释和数据预处理阶段到使用诸如 Ultralytics YOLO.