Importación de etiquetas a nivel de imagen en archivos de manifiesto - Rekognition
Líneas a nivel de imagen JSON

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Importación de etiquetas a nivel de imagen en archivos de manifiesto

Para importar etiquetas a nivel de imagen (imágenes etiquetadas con escenas, conceptos u objetos que no requieren información de localización), añada JSON líneas de formato SageMaker Ground Truth Classification Job Output a un archivo de manifiesto. Un archivo de manifiesto se compone de una o más JSON líneas, una para cada imagen que desee importar.

sugerencia

Para simplificar la creación de un archivo de manifiesto, proporcionamos un script de Python que crea un archivo de manifiesto a partir de un CSV archivo. Para obtener más información, consulte Crear un archivo de manifiesto a partir de un CSV archivo.

Cómo crear un archivo de manifiesto para etiquetas de imagen

  1. Crea un archivo de texto vacío.

  2. Añada una JSON línea para cada imagen que desee importar. Cada JSON línea debe tener un aspecto similar al siguiente.

    {"source-ref":"s3://custom-labels-console-us-east-1-nnnnnnnnnn/gt-job/manifest/IMG_1133.png","TestCLConsoleBucket":0,"TestCLConsoleBucket-metadata":{"confidence":0.95,"job-name":"labeling-job/testclconsolebucket","class-name":"Echo Dot","human-annotated":"yes","creation-date":"2020-04-15T20:17:23.433061","type":"groundtruth/image-classification"}}

  3. Guarde el archivo. Puede usar la extensión .manifest, pero no es obligatoria.

  4. Cree un conjunto de datos con el archivo de manifiesto que creó. Para obtener más información, consulte Para crear un conjunto de datos mediante un archivo de manifiesto en formato SageMaker Ground Truth (consola).

Líneas a nivel de imagen JSON

En esta sección, le mostramos cómo crear una JSON línea para una sola imagen. Analice la siguiente imagen. La escena para la siguiente imagen podría llamarse Amanecer.

Puesta de sol sobre un lago con muelle y pequeñas embarcaciones, rodeado de montañas.

La JSON línea de la imagen anterior, con la escena Amanecer, podría ser la siguiente. 

{
    "source-ref": "s3://bucket/images/sunrise.png",
    "testdataset-classification_Sunrise": 1,
    "testdataset-classification_Sunrise-metadata": {
        "confidence": 1,
        "job-name": "labeling-job/testdataset-classification_Sunrise",
        "class-name": "Sunrise",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2020-03-06T17:46:39.176",
        "type": "groundtruth/image-classification"
    }
}

Observe la siguiente información.

source-ref

(Obligatorio) La ubicación de Amazon S3 de la imagen. El formato es "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". Las imágenes de un conjunto de datos importado deben almacenarse en el mismo bucket de Amazon S3.

testdataset-classification_Sunrise

(Obligatorio) El atributo de etiqueta. Elija el nombre del campo. El valor del campo (1 en el ejemplo anterior) es un identificador de atributo de etiqueta. No lo utilizan Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition y puede ser cualquier valor entero. Deben estar presentes los metadatos correspondientes identificados por el nombre del campo con el parámetro -metadata adjunto. Por ejemplo, "testdataset-classification_Sunrise-metadata".

testdataset-classification_Sunrise-metadatos

(Obligatorio) Metadatos sobre el atributo de etiqueta. El nombre del campo debe ser el mismo que el del atributo de etiqueta con -metadata anexado.

confidence

(Obligatorio) Etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition no lo utiliza actualmente, pero se debe indicar un valor entre 0 y 1.

job-name

(Opcional) Un nombre que elija para el trabajo que procesa la imagen.

class-name

(Obligatorio) El nombre de clase que se elige para la escena o el concepto que se aplica a la imagen. Por ejemplo, "Sunrise".

human-annotated

(Obligatorio) Indique "yes" si la anotación la ha completado un humano. De lo contrario, "no".

creation-date

(Obligatorio) Hora universal coordinada (UTC), fecha y hora en que se creó la etiqueta.

type

(Obligatorio) El tipo de procesamiento que se debe aplicar a la imagen. En el caso de las etiquetas de imagen, el valor es "groundtruth/image-classification".

Cómo agregar varias etiquetas de imagen a una imagen

Puede agregar varias etiquetas a una imagen. Por ejemplo, lo siguiente JSON agrega dos etiquetas, fútbol y pelota, a una sola imagen. 

{
    "source-ref": "S3 bucket location", 
    "sport0":0, # FIRST label
    "sport0-metadata": { 
        "class-name": "football", 
        "confidence": 0.8, 
        "type":"groundtruth/image-classification", 
        "job-name": "identify-sport", 
        "human-annotated": "yes", 
        "creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256" 
    },
    "sport1":1, # SECOND label
    "sport1-metadata": { 
        "class-name": "ball", 
        "confidence": 0.8, 
        "type":"groundtruth/image-classification", 
        "job-name": "identify-sport", 
        "human-annotated": "yes", 
        "creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256" 
    }
}  # end of annotations for 1 image