画像のセグメント化 (コンソール)

https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/ で Amazon Lookout for Vision コンソールを開きます。

左ナビゲーションペインで、[プロジェクト] を選択します。

「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。

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。

「異常ラベル」で「異常ラベルを追加」を選択します。以前に異常ラベルを追加したことがある場合は、[管理] を選択します。

ダイアログボックスで、次の操作を実行します。

1. 追加する異常ラベルを入力し、[異常ラベルを追加] を選択します。

2. モデルに検出させたい異常ラベルをすべて入力するまで、前のステップを繰り返します。

3. (オプション) ラベル名を変更する編集アイコンを選びます。

4. (オプション) 削除アイコンを選んで、新しい異常ラベルを削除します。データセットが現在使用している異常タイプは削除できません。

[確定] を選択して、新しい異常ラベルをデータセットに追加します。

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。

まだ行っていない場合は、異常ラベルの指定 を行ってデータセットにおいて異常タイプを指定します。

[ラベリングを開始] を選択します。

Choose Select all images on this page.

画像が正常な場合は [正常として分類] を選び、それ以外の場合は [異常として分類] を選びます。

単一の画像でラベルを変更するには、画像で [正常] か [異常] を選びます。

異常のある画像ごとに、画像を選択して注釈ツールを開きます。注釈ツールによる画像のセグメント化 を行ってセグメンテーション情報を追加します。

Choose Save changes.

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。

データセットギャラリーで画像を選択して、注釈ツールを開きます。必要な場合は、[ラベリングを開始] を選んでラベリングモードに入ります。

[異常ラベル] セクションではマークしたい異常ラベルを選びます。必要な場合は、[異常ラベルを追加] を選んで新しい異常ラベルを追加します。

ページ下部にある描画ツールを選択し、異常領域をしっかりと覆います。次のコード例は、異常領域をしっかりと覆うマスクの例を示しています。

次のコード例は、異常領域をしっかりと覆っていないマスクの例を示しています。

セグメント化する画像が多数ある場合は、[次へ] を選んでステップ 2 と 3 を繰り返します。

[送信して閉じる] を選んで画像のセグメント化を完了します。