Hinweis zum Ende des Supports: Am 31. Oktober 2025 AWS wird der Support für Amazon Lookout for Vision eingestellt. Nach dem 31. Oktober 2025 können Sie nicht mehr auf die Lookout for Vision Vision-Konsole oder die Lookout for Vision Vision-Ressourcen zugreifen. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blogbeitrag
Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Erstellen eines Datensatzes mit Bildern, die in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert sind
Sie können einen Datensatz mit Bildern erstellen, die in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert sind. Mit dieser Option können Sie die Ordnerstruktur in Ihrem Amazon S3 S3-Bucket verwenden, um Ihre Bilder automatisch zu klassifizieren. Sie können die Bilder im Konsolen-Bucket oder einem anderen Amazon S3 S3-Bucket in Ihrem Konto speichern.
Ordner für die automatische Kennzeichnung einrichten
Während der Datensatzerstellung können Sie festlegen, dass Bildern Labelnamen zugewiesen werden, die auf dem Namen des Ordners basieren, der die Bilder enthält. Die Ordner müssen ein untergeordnetes Element des Amazon S3 S3-Ordnerpfads sein, den Sie URI bei der Erstellung des Datensatzes in S3 angeben.
Im Folgenden finden Sie den train
Ordner für die Beispielbilder von Getting Started. Wenn Sie den Speicherort des Amazon S3 S3-Ordners als angebenS3-bucket/circuitboard/train/
, wird den Bildern im Ordner normal
das Label zugewiesenNormal
. Den Bildern im Ordner anomaly
wird das Label zugewiesenAnomaly
. Die Namen untergeordneter Ordner werden nicht für Bilder-Labels verwendet.
S3-bucket └── circuitboard └── train ├── anomaly ├── train-anomaly_1.jpg ├── train-anomaly_2.jpg ├── . └── . └── normal ├── train-normal_1.jpg ├── train-normal_2.jpg ├── . └── .
Erstellen eines Datensatzes mit Bildern aus einem Amazon S3 S3-Bucket
Das folgende Verfahren erstellt einen Datensatz mit den Klassifizierungsbeispielbildern, die in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert sind. Um Ihre eigenen Bilder zu verwenden, erstellen Sie die unter beschriebene OrdnerstrukturOrdner für die automatische Kennzeichnung einrichten.
Das Verfahren zeigt auch, wie Sie ein einzelnes Datensatzprojekt oder ein Projekt, das separate Trainings- und Testdatensätze verwendet, erstellen.
Wenn Sie Ihre Bilder nicht automatisch beschriften möchten, müssen Sie die Bilder erst beschriften, nachdem die Datensätze erstellt wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Bilder klassifizieren (Konsole).
Anmerkung
Wenn Sie den Vorgang gerade abgeschlossen habenErstellen Sie Ihr Projekt, sollte in der Konsole Ihr Projekt-Dashboard angezeigt werden und Sie müssen die Schritte 1 bis 4 nicht ausführen.
Um einen Datensatz mit Bildern zu erstellen, die in einem Amazon S3 S3-Bucket gespeichert sind
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Falls Sie dies noch nicht getan haben, laden Sie die Bilder für die ersten Schritte in Ihren Amazon S3 S3-Bucket hoch. Weitere Informationen finden Sie unter Datensatz zur Bildklassifizierung.
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Öffnen Sie die Amazon Lookout for Vision Vision-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/
. -
Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option Projekte aus.
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Wählen Sie auf der Seite Projekte das Projekt aus, dem Sie den Datensatz hinzufügen möchten. Die Detailseite für Ihr Projekt wird angezeigt.
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Wählen Sie Datensatz erstellen. Die Seite Datensatz erstellen wird angezeigt.
Tipp
Wenn Sie die Anweisungen „Erste Schritte“ befolgen, wählen Sie „Trainingsdatensatz und Testdatensatz erstellen“.
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Wählen Sie die Registerkarte Einzelner Datensatz oder Separate Trainings- und Testdatensätze und folgen Sie den Schritten.
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Wählen Sie Bilder aus Amazon-S3-Bucket importieren aus.
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Geben Sie in S3 URI den Speicherort und den Ordnerpfad des Amazon S3 S3-Buckets ein. Ändern Sie
bucket
in den Namen Ihres Amazon-S3-Buckets.-
Wenn Sie ein einzelnes Datensatzprojekt oder einen Trainingsdatensatz erstellen, geben Sie Folgendes ein:
s3://
bucket
/circuitboard/train/ -
Wenn Sie einen Testdatensatz erstellen, geben Sie Folgendes ein:
s3://
bucket
/circuitboard/test/
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Wählen Sie Je nach Ordner automatisch Labels an Bilder anhängen aus.
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Wählen Sie Datensatz erstellen. Eine Datensatzseite mit Ihren beschrifteten Bildern wird geöffnet.
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Folgen Sie den Anweisungen unter Trainieren Ihres Modells, um Ihr Modell zu trainieren.