JSON

JSONの仕組み

JSONは主に2つの構造でデータを表現する：

• 対象物:中括弧で囲まれたキーと値のペアのコレクション。 {}.キーは文字列でなければならず、値は文字列、数値、ブーリアン、配列、その他のオブジェクトにすることができます。この構造は、モデルのコンフィギュレーション設定など、複数の属性を持つエンティティを表現するのに理想的です。
• 配列:角括弧で囲まれた値の順序付きリスト [].配列の値は、有効なJSONデータ型であれば何でもよい。これは、複数の項目のリストを格納するのに便利です。 バウンディングボックス 物体検出モデルからの予測。

ECMA-404標準によって定義されたこのシンプルな構文は、JSONファイルをコンパクトで読みやすくし、デバッグや手作業による検査を容易にします。

AIと機械学習における応用

AIやMLの文脈では、JSONは、データの前処理から モデルのデプロイまで、プロジェクトのライフサイクル全体を通じて不可欠です。PyTorchや TensorFlowのようなフレームワークとの普遍的な互換性は、シームレスなデータフローを保証します。

ここでは、2つの一般的な実際のアプリケーションを紹介する：

1. データセットの注釈：COCOデータセットなどの多くの一般的なコンピュータビジョンデータセットは、注釈を保存するためにJSONファイルを使用しています。オブジェクト検出タスクの場合、JSONファイルはファイル名、寸法、オブジェクトの配列など、各画像のプロパティを定義することができます。配列内の各オブジェクトには、クラスラベル（「車」、「人」など）、信頼度スコア、バウンディングボックスの正確な座標が含まれる。
2. API通信とモデル出力：Ultralytics YOLO11のような学習済みモデルがサービスとしてデプロイされる場合、多くの場合REST APIを介して通信する。入力画像はAPIエンドポイントに送信され、モデルはJSON形式でその予測値を返します。この構造化された出力は、他のソフトウェアによって簡単に消費され、ロボット工学から スマート監視システムまで、より大規模なアプリケーションへのスムーズな統合を可能にする。Ultralytics HUBのようなプラットフォームは、モデルとその出力を効率的に管理するためにこれを活用します。

JSONと他のデータフォーマット

JSONと他の一般的なデータ・シリアライズ形式を比較することは有益である：

• YAML（YAML Ain't Markup Language）：YAMLは人間の読みやすさを優先し、モデルのアーキテクチャやハイパーパラメータのチューニングを定義するための設定ファイルなどによく使われる。JSONもコンフィギュレーションに使用できるが、YAMLのインデントベースの構文は、一般的に複雑な入れ子構造に対してよりクリーンであると考えられている。JSONは、より単純な構文解析ルールと異なるプログラミング言語間で広くサポートされているため、一般的にAPIを介したデータ交換に好まれている。
• XML（eXtensible Markup Language）：XMLもまた、人間にも機械にも読めるフォーマットである。ただし、XMLは開閉タグを使用するため、JSONよりも冗長であり、ファイルサイズと解析の複雑さが増します。一部の企業システムやSOAPを使用する古いWebサービスではまだ使用されていますが、JSONは、そのシンプルさと効率性から、最新のAPIやWeb開発においてXMLに取って代わっています。

要約すると、JSONの軽量性、人間による可読性、解析の容易さにより、JSONは、最新のAIシステムでデータを構造化し、交換するための非常に効果的で広く採用されているフォーマットです。JSONの基本的な構造と使い方の詳細については、JSON.orgの公式サイトやMozilla Developer Networkなどのリソースが優れた紹介をしています。