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Création d'une tâche de classification d'images (étiquette unique)

Utilisez une tâche d'étiquetage de classification d'images Amazon SageMaker Ground Truth lorsque vous avez besoin de collaborateurs pour classer les images à l'aide d'étiquettes prédéfinies que vous spécifiez. Les images sont proposées aux employés, qui sont invités à choisir une étiquette pour chaque image. Vous pouvez créer une tâche d'étiquetage de classification d'images à l'aide de la section Ground Truth de la SageMaker console Amazon ou de l'CreateLabelingJobopération.

Créer une tâche d'étiquetage de classification d'image (Console)

Vous pouvez suivre les instructions Création d'une tâche d'étiquetage (Console) pour savoir comment créer une tâche d'étiquetage de classification d'images dans la SageMaker console. À l'étape 10, choisissez Image dans le menu déroulant Catégorie de tâches, puis Classification d'image (étiquette unique) comme type de tâche.

Ground Truth fournit une interface utilisateur employé similaire à la suivante pour l'étiquetage des tâches. Lorsque vous créez la tâche d'étiquetage avec la console, vous spécifiez des instructions pour aider les collaborateurs à terminer la tâche et des étiquettes parmi lesquelles ceux-ci peuvent faire leur choix.

Créer un job d'étiquetage pour la classification des images (API)

Pour créer une tâche d'étiquetage de classification d'images, utilisez l' SageMaker APIopérationCreateLabelingJob. Cela API définit cette opération pour tous AWS SDKs. Pour consulter la liste des langues spécifiques prises SDKs en charge pour cette opération, consultez la section Voir aussi de. CreateLabelingJob

Suivez les instructions présentées dans Création d'une tâche d'étiquetage (API) et procédez comme suit pour configurer votre demande :

Voici un exemple de demande AWS Python SDK (Boto3) pour créer une tâche d'étiquetage dans la région USA Est (Virginie du Nord). Tous les paramètres en rouge doivent être remplacés par vos spécifications et ressources.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-image-classification-labeling-job',
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-ImageMultiClass,
        'TaskKeywords': [
            Image classification',
        ],
        'TaskTitle': Image classification task',
        'TaskDescription': 'Carefully inspect the image and classify it by selecting one label from the categories provided.',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-ImageMultiClass'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

Fournir un modèle pour les tâches d'étiquetage de classification d'image

Si vous créez une tâche d'étiquetage à l'aide duAPI, vous devez fournir un modèle de tâche de travail dansUiTemplateS3Uri. Copiez et modifiez le modèle suivant. Modifiez uniquement short-instructions, full-instructions, et header.

Téléchargez ce modèle sur S3 et fournissez le S3 URI pour ce fichier dansUiTemplateS3Uri.

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-image-classifier
    name="crowd-image-classifier"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    header="please classify"
    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
  >
    <full-instructions header="Image classification instructions">
      <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the image.</li>
      <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
      <li><strong>Choose</strong> the appropriate label that best suits the image.</li></ol>
    </full-instructions>
    <short-instructions>
      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
      <p>Enter description to explain the correct label to the workers</p>
      <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3><p>Enter description of an incorrect label</p>
    </short-instructions>
  </crowd-image-classifier>
</crowd-form>

Données de sortie de classification d'image

Une fois que vous avez créé une tâche d'étiquetage de classification d'images, vos données de sortie seront situées dans le compartiment Amazon S3 spécifié dans le S3OutputPath paramètre lors de l'utilisation du API ou dans le champ Emplacement du jeu de données de sortie de la section Vue d'ensemble des tâches de la console.

Pour en savoir plus sur le fichier manifeste de sortie généré par Ground Truth et sur la structure de fichier que ce dernier utilise pour stocker vos données de sortie, veuillez consulter Étiquetage des données de sortie des tâches.

Pour afficher un exemple de fichier manifeste en sortie à partir d'une tâche d'étiquetage de classification d'image, veuillez consulter Résultat du travail de classification.