set data contoh - Amazon Lookout for Vision
Set data segmentasi gambarSet data klasifikasi gambar

Pemberitahuan akhir dukungan: Pada 31 Oktober 2025, AWS akan menghentikan dukungan untuk Amazon Lookout for Vision. Setelah 31 Oktober 2025, Anda tidak akan lagi dapat mengakses konsol Lookout for Vision atau sumber daya Lookout for Vision. Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi posting blog ini.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

set data contoh

Berikut ini adalah contoh kumpulan data yang dapat Anda gunakan dengan Amazon Lookout for Vision.

Set data segmentasi gambar

Memulai dengan Amazon Lookout for Visionmenyediakan dataset cookie rusak yang dapat Anda gunakan untuk membuat model segmentasi gambar.

Untuk kumpulan data lain yang membuat model segmentasi gambar, lihat Mengidentifikasi lokasi anomali menggunakan Amazon Lookout for Vision di tepi tanpa menggunakan GPU.

Set data klasifikasi gambar

Amazon Lookout for Vision memberikan contoh gambar papan sirkuit yang dapat Anda gunakan untuk membuat model klasifikasi gambar.

Circuit board module with blue PCB, LED, and various electronic components on green background.

Anda dapat menyalin gambar dariamazon-lookout-for-vision GitHub repositori https://github.com/aws-samples/. Gambar ada dicircuitboard folder.

circuitboardFolder memiliki folder berikut.

  • train- Gambar yang dapat Anda gunakan dalam kumpulan data pelatihan.

  • test- Gambar yang dapat Anda gunakan dalam kumpulan data pengujian.

  • extra_images- Gambar yang dapat Anda gunakan untuk menjalankan deteksi uji coba atau untuk mencoba model terlatih Anda dengan DetectAnomaliesoperasi.

testFoldertrain dan masing-masing memiliki subfolder bernamanormal (berisi gambar yang normal) dan subfolder bernamaanomaly (berisi gambar dengan anomali).

catatan

Kemudian, saat Anda membuat kumpulan data dengan konsol, Amazon Lookout for Vision dapat menggunakan nama folder (normaldananomaly) untuk memberi label pada gambar secara otomatis. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat kumpulan data menggunakan gambar yang disimpan di bucket Amazon S3.

Untuk menyiapkan gambar set data

  1. Kloningamazon-lookout-for-vision repositori https://github.com/aws-samples/ ke komputer Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengkloning repositori.

  2. Buat bucket Amazon S3. Untuk informasi selengkapnya, lihat Bagaimana cara membuat bucket S3? .

  3. Pada prompt perintah, masukkan perintah berikut untuk menyalin gambar set data dari komputer ke bucket Amazon S3.

    aws s3 cp --recursive your-repository-folder/circuitboard s3://your-bucket/circuitboard

Setelah mengunggah gambar, Anda dapat membuat model. Anda dapat secara otomatis mengklasifikasikan gambar dengan menambahkan gambar dari lokasi Amazon S3 yang sebelumnya Anda unggah gambar papan sirkuit. Ingatlah bahwa Anda dikenai biaya untuk setiap pelatihan model yang berhasil dan untuk jumlah waktu model berjalan (dihosting).

Untuk membuat model klasifikasi

  1. LakukanMembuat proyek (konsol).

  2. LakukanMembuat kumpulan data menggunakan gambar yang disimpan di bucket Amazon S3.

    • Untuk langkah 6, pilih tab Set data pelatihan dan uji terpisah.

    • Untuk langkah 8a, masukkan URI S3 untuk gambar latihan yang Anda unggah Untuk menyiapkan gambar set data. Misalnya, s3://your-bucket/circuitboard/train. Untuk langkah 8b, masukkan URI S3 untuk kumpulan data pengujian. Sebagai contoh, s3://your-bucket/circuitboard/test.

    • Pastikan untuk melakukan langkah 9.

  3. LakukanMelatih model (konsol).

  4. LakukanMemulai model Anda (konsol).

  5. LakukanMendeteksi anomali dalam gambar. Anda dapat menggunakan gambar daritest_images folder.

  6. Setelah Anda selesai dengan model, lakukanMenghentikan model Anda (konsol).