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Définition de JSON lignes pour la segmentation d'images

Vous définissez une JSON ligne pour chaque image que vous souhaitez utiliser dans un fichier manifeste Amazon Lookout for Vision. Si vous souhaitez créer un modèle de segmentation, la JSON ligne doit inclure des informations de segmentation et de classification pour l'image. Un fichier manifeste est composé d'une ou de plusieurs JSON lignes, une pour chaque image que vous souhaitez importer.

JSONLignes de segmentation

Dans cette section, vous allez apprendre à créer une JSON ligne qui inclut des informations de segmentation et de classification pour une image.

La JSON ligne suivante montre une image contenant des informations de segmentation et de classification. anomaly-label-metadatacontient des informations de classification. anomaly-mask-refet anomaly-mask-ref-metadata contiennent des informations de segmentation.

{
    "source-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-label": 1,
    "anomaly-label-metadata": {
        "class-name": "anomaly",
        "creation-date": "2021-10-12T14:16:45.668",
        "human-annotated": "yes",
        "job-name": "labeling-job/classification-job",
        "type": "groundtruth/image-classification",
        "confidence": 1
    },
    "anomaly-mask-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-mask-ref-metadata": {
        "internal-color-map": {
            "0": {
                "class-name": "BACKGROUND",
                "hex-color": "#ffffff",
                "confidence": 0.0
            },
            "1": {
                "class-name": "scratch",
                "hex-color": "#2ca02c",
                "confidence": 0.0
            },
            "2": {
                "class-name": "dent",
                "hex-color": "#1f77b4",
                "confidence": 0.0
            }
        },
        "type": "groundtruth/semantic-segmentation",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2021-11-23T20:31:57.758889",
        "job-name": "labeling-job/segmentation-job"
    }
}               
                

JSONclés et valeurs de ligne

Les informations suivantes décrivent les clés et les valeurs d'une gamme Amazon Lookout for JSON Vision.

Source-réf.

(Obligatoire) Emplacement Amazon S3 de l’image. Le format est "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". Les images d’un jeu de données importé doivent être stockées dans le même compartiment Amazon S3.

étiquette d'anomalie

(Obligatoire) Attribut de l’étiquette. Utilisez la clé anomaly-label ou un autre nom de clé de votre choix. La valeur clé (1dans l'exemple précédent) est requise par Amazon Lookout for Vision, mais elle n'est pas utilisée. Le manifeste de sortie créé par Amazon Lookout for Vision convertit la valeur en 1 pour une image anormale et la valeur 0 en pour une image normale. La valeur de class-name détermine si l'image est normale ou anormale.

Les métadonnées correspondantes doivent être identifiées par le nom du champ, nom auquel vous devez ajouter -metadata. Par exemple, "anomaly-label-metadata".

anomaly-label-metadata

(Obligatoire) Métadonnées relatives à l’attribut de l’étiquette. Contient des informations de classification. Le nom du champ doit être identique à celui de l’attribut de l’étiquette. La mention -metadata doit être ajoutée à la fin du nom.

anomaly-mask-ref

(Obligatoire) L'emplacement de l'image du masque sur Amazon S3. anomaly-mask-refUtilisez-le comme nom de clé ou utilisez le nom de clé de votre choix. La clé doit se terminer par-ref. L'image du masque doit contenir des masques colorés pour chaque type internal-color-map d'anomalie. Le format est "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". Les images d’un jeu de données importé doivent être stockées dans le même compartiment Amazon S3. L'image du masque doit être une image au format Portable Network Graphic (PNG).

anomaly-mask-ref-metadata

(Obligatoire) Métadonnées de segmentation pour l'image. anomaly-mask-ref-metadataUtilisez-le comme nom de clé ou utilisez le nom de clé de votre choix. Le nom de la clé doit se terminer par-ref-metadata.