サポート終了通知: 2025 AWS 年 10 月 31 日に、 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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マニフェストファイルを使用したデータセットの作成 (コンソール)
次の手順では、Amazon S3 バケットに保存されている SageMaker AI 形式のマニフェストファイルをインポートして、トレーニングデータセットまたはテストデータセットを作成する方法を示します。
データセットを作成したら、データセットに画像を追加したり、画像にラベルを追加したりできます。詳細については、「データセットへの画像の追加」を参照してください。
SageMaker AI Ground Truth 形式のマニフェストファイルを使用してデータセットを作成するには (コンソール)
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Amazon Lookout for Vision 互換の既存の SageMaker AI Ground Truth 形式のマニフェストファイルを作成または使用します。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。
にサインイン AWS Management Console し、 で Amazon S3 コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/s3/
。 -
Amazon S3 バケットで、フォルダを作成してマニフェストファイルを格納します。
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先ほど作成したフォルダに、マニフェストファイルをアップロードしてください。
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Amazon S3 バケットで、画像を保存するフォルダを作成します。
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作成したフォルダに画像をアップロードします。
重要
各JSON行の
source-ref
フィールド値は、 フォルダ内のイメージにマッピングする必要があります。 -
で Amazon Lookout for Vision コンソールを開きます https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/
。 -
[開始する] を選択します。
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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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マニフェストファイルで使用するために追加するプロジェクトを選択します。
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[操作方法] セクションで、[データセットを作成] を選択します。
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[単一データセット] 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] タブをクリックし、手順に従います。
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[単一データセットを作成] をクリックします。
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「イメージソース設定」セクションで、「Ground Truth で SageMakerラベル付けされたイメージのインポート」を選択します。
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[.manifest ファイルの場所] には、マニフェストファイルの場所を入力します。
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[送信] を選択します。
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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。
Amazon Lookout for Vision は Amazon S3 バケット datasets
フォルダにデータセットを作成します。オリジナル .manifest
ファイルは変更されないままです。