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.

Labeling von Bildern

Sie können die Amazon Lookout for Vision Vision-Konsole verwenden, um die den Bildern in Ihrem Datensatz zugewiesenen Beschriftungen hinzuzufügen oder zu ändern. Wenn Sie die verwendenSDK, sind die Beschriftungen Teil der Manifestdatei, für die Sie Daten bereitstellen. CreateDataset Sie können die Labels für ein Bild aktualisieren, indem Sie aufrufen UpdateDatasetEntries. Beispielcode finden Sie unter Weitere Bilder hinzufügen (SDK).

Auswahl des Modelltyps

Die Beschriftungen, die Sie Bildern zuweisen, bestimmen den Modelltyp, den Lookout for Vision erstellt. Wenn Ihr Projekt über einen separaten Testdatensatz verfügt, beschriften Sie die Bilder auf dieselbe Weise.

Modell zur Bildklassifizierung

Um ein Bildklassifizierungsmodell zu erstellen, klassifizieren Sie jedes Bild als normal oder anomal. Tun Sie dies für jedes Bild. Bilder klassifizieren (Konsole)

Modell der Bildsegmentierung

Um ein Bildsegmentierungsmodell zu erstellen, klassifizieren Sie jedes Bild als normal oder anomal. Für jedes anomale Bild geben Sie außerdem eine Pixelmaske für jeden anomalen Bereich im Bild und eine Anomaliebezeichnung für den Typ der Anomalie innerhalb der Pixelmaske an. Die blaue Maske in der folgenden Abbildung markiert beispielsweise die Position einer Kratzanomalie an einem Auto. Sie können in einem Bild mehr als einen Typ von Bezeichnung für Anomalien angeben. Tun Bilder segmentieren (Konsole) Sie dies für jedes Bild.