我在Amazon sagemaker中创建了一个大型数据集，并使用边界框对其进行了标记。我将此数据集用于对象检测，并且一切正常。 后来，我想将此数据集用于简单的图像分类。但是每次我尝试运行它时，都会出现错误： 客户错误：标签不是浮点数。

我认为问题可能出在边界框上，因为图像分类算法不希望出现边界框，但是有什么办法可以改变它？我的目标是使用边界框中的图像部分进行图像分类训练。有什么方法可以设置参数，以便算法可以接受边界框中的信息作为输入？

当我尝试对具有边界框的数据集运行图像分类时，Bellow是所生成的日志文件的摘要。

[14:42:27] /opt/brazil-pkg-cache/packages/AIApplicationsPipeIterators/AIApplicationsPipeIterators-1.0.1145.0/AL2012/generic-flavor/src/data_iter/src/ease_image_iter.cpp:452: JSON Logic Error while parsing 
{
    "annotations": [
        {
            "class_id": 0,"height": 194,"left": 34,"top": 16,"width": 150
        }
    ],"image_size": [
        {
            "depth": 3,"height": 256,"width": 185
        }
    ]
}
: Value is not convertible to float.

PS：数据集是扩充清单文件。

我将非常感谢您的帮助。