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Classificazione delle immagini (etichetta singola)

Usa un'attività di classificazione delle immagini di Amazon SageMaker Ground Truth quando hai bisogno di lavoratori per classificare le immagini utilizzando etichette predefinite da te specificate. Le immagini vengono mostrate ai worker e viene chiesto loro di scegliere un'etichetta per ogni immagine.

Puoi creare un processo di etichettatura per la classificazione delle immagini utilizzando la sezione Ground Truth della SageMaker console Amazon o l'CreateLabelingJoboperazione.

Creazione di un processo di etichettatura per la classificazione delle immagini (console)

Puoi seguire le istruzioni Creazione di un processo di etichettatura (console) per imparare a creare un processo di etichettatura per la classificazione delle immagini nella SageMaker console. Nella fase 10, scegli Immagine dal menu a discesa della categoria Attività e scegli Classificazione immagine (etichetta singola) come tipo di attività.

Ground Truth fornisce un'interfaccia utente di lavoro simile alla seguente per le attività di etichettatura. Quando si crea il processo di etichettatura con la console, si specificano le istruzioni per consentire ai worker di completare il processo e le etichette tra cui i worker possono scegliere.

Creare un processo di etichettatura per la classificazione delle immagini () API

Per creare un processo di etichettatura per la classificazione delle immagini, utilizzate l' SageMaker APIoperazione. CreateLabelingJob Questo API definisce questa operazione per tutti AWS SDKs. Per visualizzare un elenco delle lingue specifiche SDKs supportate per questa operazione, consultate la sezione Vedere anche di. CreateLabelingJob

Segui queste istruzioni su Creazione di un processo di etichettatura (API) ed effettua le seguenti operazioni durante la configurazione della richiesta:

Di seguito è riportato un esempio di richiesta AWS Python SDK (Boto3) per creare un processo di etichettatura nella regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale). Tutti i parametri in rosso devono essere sostituiti con le specifiche e le risorse.

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'
        },
    ]
)

Fornitura di un modello per i processi di etichettatura della classificazione delle immagini

Se si crea un lavoro di etichettatura utilizzando ilAPI, è necessario fornire un modello di attività di lavoro in. UiTemplateS3Uri Copia e modifica il modello seguente. Modifica solo short-instructions, full-instructions e header.

Carica questo modello su S3 e fornisci l'S3 URI per questo file. UiTemplateS3Uri

<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>

Dati di output di classificazione delle immagini

Dopo aver creato un processo di etichettatura per la classificazione delle immagini, i dati di output si troveranno nel bucket Amazon S3 specificato nel S3OutputPath parametro quando si utilizza API il campo Output dataset location della sezione Job overview della console.

Per ulteriori informazioni sul file manifest di output generato da Ground Truth e sulla struttura di file utilizzata da Ground Truth per archiviare i dati di output, consulta Dati di output.

Per visualizzare un esempio di file manifest di output da un processo di etichettatura di classificazione delle immagini, consulta Output del processo di classificazione.