サポート終了通知: 2025 年 10 月 31 日、 AWS は Amazon Lookout for Vision のサポートを終了します。2025 年 10 月 31 日以降、Lookout for Vision コンソールまたは Lookout for Vision リソースにアクセスできなくなります。詳細については、このブログ記事
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Amazon S3 バケットに保存されている画像を使用してデータセットを作成します。
Amazon S3 バケットに保存されている画像を使用して、データセットを作成できます。このオプションを使用すると、Amazon S3 バケットのフォルダー構造を使用して、画像を自動的に分類できます。画像は、コンソールバケットまたはアカウントの別の Amazon S3 バケットに保存できます。
自動ラベル付け用のフォルダの設定
データセットの作成中に、画像を含むフォルダの名前に基づいて画像にラベル名を割り当てることを選択できます。フォルダは、データセットの作成時に Amazon S3 S3 URIフォルダパスの子である必要があります。
以下は、スタート用サンプル画像の train
フォルダです。Amazon S3 フォルダの場所をS3-bucket/circuitboard/train/
として指定した場合、normal
フォルダ内の画像には、Normal
ラベルが付与されます。anomaly
フォルダ内の画像には、Anomaly
ラベルが割り当てられています。より深い子フォルダの名前は、画像のラベル付けには使用されません。
S3-bucket └── circuitboard └── train ├── anomaly ├── train-anomaly_1.jpg ├── train-anomaly_2.jpg ├── . └── . └── normal ├── train-normal_1.jpg ├── train-normal_2.jpg ├── . └── .
Amazon S3 バケットの画像を使用してデータセットを作成する
以下の手続きで、Amazon S3 バケットに保存されている分類サンプル画像を使用して、データセットを作成します。独自の画像を使用するには、自動ラベル付け用のフォルダの設定 で説明されているフォルダ構造を作成します。
この手続きでは、単一データセットプロジェクト、または個別のトレーニングデータセットとテストデータセットを使用するプロジェクトを作成する方法も示します。
画像に自動的にラベルを付けるように選択しない場合は、データセットの作成後に画像にラベルを付ける必要があります。詳細については、「画像の分類 (コンソール)」を参照してください。
注記
プロジェクトを作成します を完了したばかりの時は、コンソールにプロジェクトダッシュボードが表示され、手順 1~4 を行う必要はありません。
Amazon S3 バケットに保存されている画像を使用してデータセットを作成するには
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Amazon S3 バケットにスタート用画像をアップロードしていない場合は、それをアップロードします。詳細については、「画像分類データセット」を参照してください。
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で Amazon Lookout for Vision コンソールを開きます https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/
。 -
左側のナビゲーションペインで、[プロジェクト] を選択します。
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「プロジェクト」ページで、データセットを追加したいプロジェクトを選択します。プロジェクトの詳細ページが表示されます。
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[データセットを作成] を選択します。「データセットを作成」ページが表示されます。
ヒント
スタートガイドの手順に従っている場合は、[トレーニングデータセットとテストデータセットを作成] を選択します。
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[シングルデータセット] タブまたは [トレーニングデータセットとテストデータセットを分離] タブを選択し、手順に従います。
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[Amazon S3 バケットから画像をインポート] を選択します。
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S3 URIで、Amazon S3 バケットの場所とフォルダパスを入力します。「
bucket
」を Amazon S3 バケットの名前に変更します。-
単一データセットプロジェクトまたはトレーニングデータセットを作成する場合は、次のように入力します。:
s3://
bucket
/circuitboard/train/ -
テストデータセットを作成する場合は、次のように入力します。
s3://
bucket
/circuitboard/test/
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[フォルダに基づいて画像にラベルを自動的にアタッチ] を選択します。
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[データセットを作成] を選択します。ラベル付きの画像を含むデータセットページが開きます。
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「モデルのトレーニング」の手順に従って、モデルをトレーニングします。