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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画像の分類 (コンソール)
Lookout for Vision コンソールを使用して、データセット内の画像を正常または異常として分類できます。分類されていない画像は、モデルのトレーニングに使用されません。
画像セグメンテーションモデルを作成する場合は、この手続きを飛ばして、画像を分類するステップを含む 画像のセグメント化 (コンソール) を行ってください。
注記
データセットの作成 を完了した場合、コンソールにはモデルダッシュボードが表示されているはずであり、ステップ 1〜4 を行う必要はありません。
画像を分類するには (コンソール)
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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/
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左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、削除するプロジェクトを選択します。
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プロジェクトの左ナビゲーションペインで、[データセット] を選択します。
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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がある場合は、使用するデータセットのタブを選択します。
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[ラベリングを開始] を選択します。
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Choose Select all images on this page.
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画像が正常の場合は、[正常として分類] を選択します。そうでない場合は [異常として分類] を選択します。各画像の下にラベルが表示されます。
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画像のラベルを変更する必要がある場合は、次の操作を行います。
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画像の下にある [異常] または [正常] を選択します。
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画像の正しいラベルを特定できない場合は、ギャラリーで画像を選択して画像を拡大してください。
注記
[フィルタ] セクションで目的のラベル、またはラベルの状態を選択することで、画像ラベルをフィルターすることができます。
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データセットの全画像が正しくラベル付けされるまで、必要に応じて各ページで手順 7～9 を繰り返します。
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[変更を保存] をクリックします。
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画像のラベリングが完了したら、モデルをトレーニングできます。
