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.

Definieren von JSON Linien für die Bildklassifizierung

Sie definieren eine JSON Zeile für jedes Bild, das Sie in einer Amazon Lookout for Vision Vision-Manifestdatei verwenden möchten. Wenn Sie ein Klassifizierungsmodell erstellen möchten, muss die JSON Zeile eine Bildklassifizierung enthalten, die entweder normal oder anomalisch ist. Eine JSON Zeile ist im Format SageMaker Ground Truth Classification Job Output. Eine Manifestdatei besteht aus einer oder mehreren JSON Zeilen, eine für jedes Bild, das Sie importieren möchten.

JSONKlassifikationslinien

In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine JSON Linie erstellen, die ein Bild als normal oder anomal klassifiziert.

Linie für Anomalien JSON

Die folgende JSON Zeile zeigt ein Bild, das als Anomalie gekennzeichnet ist. Beachten Sie, dass der Wert von class-name istanomaly.

{
    "source-ref": "s3: //bucket/image/anomaly/abnormal-1.jpg",
    "anomaly-label-metadata": {
        "confidence": 1,
        "job-name": "labeling-job/auto-label",
        "class-name": "anomaly",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2020-11-10T03:37:09.600",
        "type": "groundtruth/image-classification"
    },
    "anomaly-label": 1
}                
                

Normale JSON Linie

Die folgende JSON Zeile zeigt ein Bild, das als normal beschriftet ist. Beachten Sie, dass der Wert von class-name istnormal.

{
    "source-ref": "s3: //bucket/image/normal/2020-10-20_12-14-55_613.jpeg",
    "anomaly-label-metadata": {
        "confidence": 1,
        "job-name": "labeling-job/auto-label",
        "class-name": "normal",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2020-11-10T03:37:09.603",
        "type": "groundtruth/image-classification"
    },
    "anomaly-label": 0
}

JSONZeilentasten und Werte

Die folgenden Informationen beschreiben die Schlüssel und Werte in einer Amazon Lookout for Vision JSON Vision-Produktlinie.

Quellennachweis

(Erforderlich) Der Amazon S3-Speicherort des Bildes. Das Format ist "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". Bilder in einem importierten Datensatz müssen im gleichen Amazon-S3-Bucket gespeichert werden.

Bezeichnung „Anomalie“

(Erforderlich) Das Label-Attribut. Verwenden Sie den Schlüssel oder einen anderen Schlüsselnamenanomaly-label, den Sie wählen. Der Schlüsselwert (0im vorherigen Beispiel) wird von Amazon Lookout for Vision benötigt, aber nicht verwendet. Das von Amazon Lookout for Vision erstellte Ausgabemanifest konvertiert den Wert in 1 für ein ungewöhnliches Bild und einen Wert von 0 für ein normales Bild. Der Wert von class-name bestimmt, ob das Bild normal oder ungewöhnlich ist.

Es müssen entsprechende Metadaten vorhanden sein, die durch den Feldnamen mit angehängtem -Metadaten identifiziert werden. Beispiel, "anomaly-label-metadata".

anomaly-label-metadata

(Erforderlich) Metadaten zum Label-Attribut. Der Feldname muss mit dem Label-Attribut identisch sein, wobei -Metadaten angehängt ist.