Sélectionner vos préférences de cookies

Nous utilisons des cookies essentiels et des outils similaires qui sont nécessaires au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services. Nous utilisons des cookies de performance pour collecter des statistiques anonymes afin de comprendre comment les clients utilisent notre site et d’apporter des améliorations. Les cookies essentiels ne peuvent pas être désactivés, mais vous pouvez cliquer sur « Personnaliser » ou « Refuser » pour refuser les cookies de performance.

Si vous êtes d’accord, AWS et les tiers approuvés utiliseront également des cookies pour fournir des fonctionnalités utiles au site, mémoriser vos préférences et afficher du contenu pertinent, y compris des publicités pertinentes. Pour accepter ou refuser tous les cookies non essentiels, cliquez sur « Accepter » ou « Refuser ». Pour effectuer des choix plus détaillés, cliquez sur « Personnaliser ».

Formats de données pris en charge

Mode de mise au point
Formats de données pris en charge - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Lorsque vous créez un fichier manifeste source pour un Types de tâches intégrées manuellement, vos données source doivent être dans l'un des formats de fichier pris en charge suivants pour le type de données source respectif. Pour en savoir plus sur la configuration automatisée des données, veuillez consulter Automatisez la configuration des données pour les tâches d'étiquetage.

Astuce

Lorsque vous utilisez la configuration automatisée des données, des formats de données supplémentaires peuvent être utilisés pour générer un fichier manifeste source pour les types de tâches basées sur des trames vidéo ou du texte.

Types de tâche Type de données d'entrée Formats pris en charge Exemple de ligne de manifeste source

Zone de délimitation, segmentation sémantique, classification des images (étiquette unique et multiple), vérification et ajustement des étiquettes

Image

.jpg, .jpeg, .png

{"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket1/example-image.png"}

Reconnaissance des entités nommées, classification de texte (étiquette unique et multiple)

Texte Texte brut
{"source": "Lorem ipsum dolor sit amet"}

Classification des vidéos

Clips vidéo .mp4, .ogg et .webm
{"source-ref": "s3:///example-video.mp4"}
Détection d'objets de trame vidéo, suivi d'objets de trame vidéo (cadre de délimitation, polylignes, polygones ou point clé) Trames vidéo et fichiers de séquence de trames vidéo (pour le suivi d'objets)

Trames vidéo : .jpg, .jpeg, .png

Fichiers de séquence : .json

Reportez-vous à Création d'un fichier manifeste source de trame vidéo.

Segmentation sémantique de nuage de points 3D, détection d'objets de nuage de points 3D, suivi d'objets de nuage de points 3D

Nuages de points et fichiers de séquence de nuages de points (pour le suivi d'objets)

Nuages de points : format de pack binaire et ASCII. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Formats de données 3D brutes acceptés.

Fichiers de séquence : .json

Reportez-vous à Fichiers manifestes d'entrée pour les tâches d'étiquetage de nuages de points 3D.
ConfidentialitéConditions d'utilisation du sitePréférences de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés.