Añadir más imágenes a un conjunto de datos - Rekognition

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Añadir más imágenes a un conjunto de datos

Puede añadir más imágenes a sus conjuntos de datos mediante la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition o llamando a la API de UpdateDatasetEntries.

Añadir más imágenes (consola)

Al usar la consola de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, las imágenes se cargan del ordenador local. Las imágenes se añaden a la ubicación del bucket de Amazon S3 (consola o externo) donde se almacenan las imágenes utilizadas para crear el conjunto de datos.

Cómo añadir más imágenes a su conjunto de datos (consola)
  1. Abra la consola de Amazon Rekognition en https://console.aws.amazon.com/rekognition/.

  2. En el panel izquierdo, elija Usar etiquetas personalizadas. Se abrirá la página de inicio de Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition.

  3. En el panel de navegación izquierdo, elija Proyectos. Se abrirá la vista de proyectos.

  4. Elija el proyecto que desee usar.

  5. En el panel de navegación izquierdo, en el nombre del proyecto, elija Conjunto de datos.

  6. Elija Acciones y seleccione el conjunto de datos al que desee añadir las imágenes.

  7. Escoja las imágenes que quiera cargar en el conjunto de datos. Puede arrastrar las imágenes o elegir las imágenes deseadas de su ordenador local. Puede cargar hasta 30 imágenes a la vez.

  8. Seleccione Cargar imágenes.

  9. Elija Guardar cambios.

  10. Etiquete las imágenes. Para obtener más información, consulte Etiquetado de imágenes.

Añadir más imágenes (SDK)

UpdateDatasetEntries actualiza o añade líneas JSON a un archivo de manifiesto. Las líneas JSON se pasan como un objeto de datos codificado en byte64 en el campo GroundTruth. Si utiliza un SDK de AWS para llamar a UpdateDatasetEntries, el SDK codificará los datos automáticamente. Cada línea JSON contiene la información de una sola imagen, como las etiquetas asignadas o la información de los cuadros delimitadores. Por ejemplo:

{"source-ref":"s3://bucket/image","BB":{"annotations":[{"left":1849,"top":1039,"width":422,"height":283,"class_id":0},{"left":1849,"top":1340,"width":443,"height":415,"class_id":1},{"left":2637,"top":1380,"width":676,"height":338,"class_id":2},{"left":2634,"top":1051,"width":673,"height":338,"class_id":3}],"image_size":[{"width":4000,"height":2667,"depth":3}]},"BB-metadata":{"job-name":"labeling-job/BB","class-map":{"0":"comparator","1":"pot_resistor","2":"ir_phototransistor","3":"ir_led"},"human-annotated":"yes","objects":[{"confidence":1},{"confidence":1},{"confidence":1},{"confidence":1}],"creation-date":"2021-06-22T10:11:18.006Z","type":"groundtruth/object-detection"}}

Para obtener más información, consulte Creación de un archivo de manifiesto.

Utilice el campo source-ref como clave para identificar las imágenes que desee actualizar. Si el conjunto de datos no contiene un valor de campo source-ref igual, la línea JSON se añadirá como una imagen nueva.

Cómo añadir más imágenes a un conjunto de datos (SDK)
  1. Si aún no lo ha hecho, instale y configure la AWS CLI y los SDK de AWS. Para obtener más información, consulte Paso 4: Configura el AWS CLI y AWS SDKs.

  2. Use los siguientes ejemplos para añadir líneas JSON a un conjunto de datos.

    CLI

    Reemplace el valor de GroundTruth por las líneas JSON que desee utilizar. Debe evitar cualquier carácter especial en la línea JSON.

    aws rekognition update-dataset-entries\ --dataset-arn dataset_arn \ --changes '{"GroundTruth" : "{\"source-ref\":\"s3://your_bucket/your_image\",\"BB\":{\"annotations\":[{\"left\":1776,\"top\":1017,\"width\":458,\"height\":317,\"class_id\":0},{\"left\":1797,\"top\":1334,\"width\":418,\"height\":415,\"class_id\":1},{\"left\":2597,\"top\":1361,\"width\":655,\"height\":329,\"class_id\":2},{\"left\":2581,\"top\":1020,\"width\":689,\"height\":338,\"class_id\":3}],\"image_size\":[{\"width\":4000,\"height\":2667,\"depth\":3}]},\"BB-metadata\":{\"job-name\":\"labeling-job/BB\",\"class-map\":{\"0\":\"comparator\",\"1\":\"pot_resistor\",\"2\":\"ir_phototransistor\",\"3\":\"ir_led\"},\"human-annotated\":\"yes\",\"objects\":[{\"confidence\":1},{\"confidence\":1},{\"confidence\":1},{\"confidence\":1}],\"creation-date\":\"2021-06-22T10:10:48.492Z\",\"type\":\"groundtruth/object-detection\"}}" }' \ --cli-binary-format raw-in-base64-out \ --profile custom-labels-access
    Python

    Utilice el siguiente código. Indique los siguientes parámetros de línea de comandos:

    • dataset_arn: el ARN del conjunto de datos que desea actualizar.

    • updates_file: el archivo que contiene las actualizaciones de la línea JSON.

    # Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. # SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 """ Purpose Shows how to add entries to an Amazon Rekognition Custom Labels dataset. """ import argparse import logging import time import json import boto3 from botocore.exceptions import ClientError logger = logging.getLogger(__name__) def update_dataset_entries(rek_client, dataset_arn, updates_file): """ Adds dataset entries to an Amazon Rekognition Custom Labels dataset. :param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client. :param dataset_arn: The ARN of the dataset that yuo want to update. :param updates_file: The manifest file of JSON Lines that contains the updates. """ try: status="" status_message="" # Update dataset entries. logger.info("Updating dataset %s", dataset_arn) with open(updates_file) as f: manifest_file = f.read() changes=json.loads('{ "GroundTruth" : ' + json.dumps(manifest_file) + '}') rek_client.update_dataset_entries( Changes=changes, DatasetArn=dataset_arn ) finished=False while finished is False: dataset=rek_client.describe_dataset(DatasetArn=dataset_arn) status=dataset['DatasetDescription']['Status'] status_message=dataset['DatasetDescription']['StatusMessage'] if status == "UPDATE_IN_PROGRESS": logger.info("Updating dataset: %s ", dataset_arn) time.sleep(5) continue if status == "UPDATE_COMPLETE": logger.info("Dataset updated: %s : %s : %s", status, status_message, dataset_arn) finished=True continue if status == "UPDATE_FAILED": error_message = f"Dataset update failed: {status} : {status_message} : {dataset_arn}" logger.exception(error_message) raise Exception (error_message) error_message = f"Failed. Unexpected state for dataset update: {status} : {status_message} : {dataset_arn}" logger.exception(error_message) raise Exception(error_message) logger.info("Added entries to dataset") return status, status_message except ClientError as err: logger.exception("Couldn't update dataset: %s", err.response['Error']['Message']) raise def add_arguments(parser): """ Adds command line arguments to the parser. :param parser: The command line parser. """ parser.add_argument( "dataset_arn", help="The ARN of the dataset that you want to update." ) parser.add_argument( "updates_file", help="The manifest file of JSON Lines that contains the updates." ) def main(): logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s") try: #get command line arguments parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS) add_arguments(parser) args = parser.parse_args() print(f"Updating dataset {args.dataset_arn} with entries from {args.updates_file}.") # Update the dataset. session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access') rekognition_client = session.client("rekognition") status, status_message=update_dataset_entries(rekognition_client, args.dataset_arn, args.updates_file) print(f"Finished updates dataset: {status} : {status_message}") except ClientError as err: logger.exception("Problem updating dataset: %s", err) print(f"Problem updating dataset: {err}") except Exception as err: logger.exception("Problem updating dataset: %s", err) print(f"Problem updating dataset: {err}") if __name__ == "__main__": main()
    Java V2
    • dataset_arn: el ARN del conjunto de datos que desea actualizar.

    • updates_file: el archivo que contiene las actualizaciones de la línea JSON.

    /* Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved. SPDX-License-Identifier: Apache-2.0 */ package com.example.rekognition; import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider; import software.amazon.awssdk.core.SdkBytes; import software.amazon.awssdk.regions.Region; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetChanges; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetDescription; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DatasetStatus; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.DescribeDatasetResponse; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UpdateDatasetEntriesRequest; import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.UpdateDatasetEntriesResponse; import java.io.FileInputStream; import java.io.InputStream; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.Logger; public class UpdateDatasetEntries { public static final Logger logger = Logger.getLogger(UpdateDatasetEntries.class.getName()); public static String updateMyDataset(RekognitionClient rekClient, String datasetArn, String updateFile ) throws Exception, RekognitionException { try { logger.log(Level.INFO, "Updating dataset {0}", new Object[] { datasetArn}); InputStream sourceStream = new FileInputStream(updateFile); SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream); DatasetChanges datasetChanges = DatasetChanges.builder() .groundTruth(sourceBytes).build(); UpdateDatasetEntriesRequest updateDatasetEntriesRequest = UpdateDatasetEntriesRequest.builder() .changes(datasetChanges) .datasetArn(datasetArn) .build(); UpdateDatasetEntriesResponse response = rekClient.updateDatasetEntries(updateDatasetEntriesRequest); boolean updated = false; //Wait until update completes do { DescribeDatasetRequest describeDatasetRequest = DescribeDatasetRequest.builder() .datasetArn(datasetArn).build(); DescribeDatasetResponse describeDatasetResponse = rekClient.describeDataset(describeDatasetRequest); DatasetDescription datasetDescription = describeDatasetResponse.datasetDescription(); DatasetStatus status = datasetDescription.status(); logger.log(Level.INFO, " dataset ARN: {0} ", datasetArn); switch (status) { case UPDATE_COMPLETE: logger.log(Level.INFO, "Dataset updated"); updated = true; break; case UPDATE_IN_PROGRESS: Thread.sleep(5000); break; case UPDATE_FAILED: String error = "Dataset update failed: " + datasetDescription.statusAsString() + " " + datasetDescription.statusMessage() + " " + datasetArn; logger.log(Level.SEVERE, error); throw new Exception(error); default: String unexpectedError = "Unexpected update state: " + datasetDescription.statusAsString() + " " + datasetDescription.statusMessage() + " " + datasetArn; logger.log(Level.SEVERE, unexpectedError); throw new Exception(unexpectedError); } } while (updated == false); return datasetArn; } catch (RekognitionException e) { logger.log(Level.SEVERE, "Could not update dataset: {0}", e.getMessage()); throw e; } } public static void main(String args[]) { String updatesFile = null; String datasetArn = null; final String USAGE = "\n" + "Usage: " + "<project_arn> <dataset_arn> <updates_file>\n\n" + "Where:\n" + " dataset_arn - the ARN of the dataset that you want to update.\n\n" + " update_file - The file that includes in JSON Line updates.\n\n"; if (args.length != 2) { System.out.println(USAGE); System.exit(1); } datasetArn = args[0]; updatesFile = args[1]; try { // Get the Rekognition client. RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder() .credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access")) .region(Region.US_WEST_2) .build(); // Update the dataset datasetArn = updateMyDataset(rekClient, datasetArn, updatesFile); System.out.println(String.format("Dataset updated: %s", datasetArn)); rekClient.close(); } catch (RekognitionException rekError) { logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage()); System.exit(1); } catch (Exception rekError) { logger.log(Level.SEVERE, "Error: {0}", rekError.getMessage()); System.exit(1); } } }