マニフェストファイルの作成 - Rekognition
マニフェストファイルの作成

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マニフェストファイルの作成

SageMaker Ground Truth 形式のマニフェストファイルをインポートすることで、テストデータセットまたはトレーニングデータセットを作成できます。イメージに Ground Truth マニフェストファイルではない SageMaker形式でラベル付けされている場合は、次の情報を使用して Ground Truth 形式のマニフェストファイルを作成します SageMaker。

マニフェストファイルはJSON行形式で、各行はイメージのラベル情報を表す完全なJSONオブジェクトです。Amazon Rekognition Custom Labels は、以下の形式のJSON行を含む SageMaker Ground Truth マニフェストをサポートしています。

イメージレベルとローカリゼーション (境界ボックス) のJSON行は、同じマニフェストファイルで連鎖できます。

注記

このセクションのJSON行例は、読みやすくするためにフォーマットされています。

マニフェストファイルをインポートすると、Amazon Rekognition Custom Labels は制限、構文、セマンティクスの検証ルールを適用します。詳細については、「マニフェストファイルの検証ルール」を参照してください。

マニフェストファイルで参照される画像は、同じ Amazon S3 バケットに配置する必要があります。マニフェストファイルは、イメージを保存する Amazon S3 バケットとは異なる Amazon S3 バケットに配置できます。JSON 線の source-refフィールドにイメージの場所を指定します。

Amazon Rekognition には、イメージが保存されている Amazon S3 バケットにアクセスするためのアクセス許可が必要です。Amazon Rekognition Custom Labels によって設定されたコンソールバケットを使用している場合、必要なアクセス許可は既に設定されています。コンソールバケットを使用していない場合は、「外部の Amazon S3 バケットへのアクセス」を参照してください。

マニフェストファイルの作成

次の手順で、トレーニングデータセットとテストデータセットを持つプロジェクトを作成します。データセットは、作成したトレーニングマニフェストファイルとテストマニフェストファイルから作成されます。

SageMaker 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）

  1. コンソールバケットに、マニフェストファイルを保存するフォルダを作成します。

  2. コンソールバケットに、イメージを保存するフォルダを作成します。

  3. 作成したフォルダに画像をアップロードします。

  4. トレーニングデータセットの SageMaker Ground Truth 形式のマニフェストファイルを作成します。詳細については、「マニフェストファイルにイメージレベルのラベルをインポートする」および「マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション」を参照してください。

    重要

    各JSON行のsource-refフィールド値は、アップロードしたイメージにマッピングする必要があります。

  5. テストデータセットの SageMaker Ground Truth 形式のマニフェストファイルを作成します。

  6. 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ます。

  7. マニフェストファイルの場所を記録しておきます。

  8. 「 SageMaker Ground Truth 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）」の手順に従って、アップロードしたマニフェストファイルを使用してデータセットを作成します。ステップ 8 では、.manifest ファイルの場所 に、前のステップでメモした場所URLの Amazon S3 を入力します。を使用している場合は AWS SDK、 を実行します SageMaker Ground Truth マニフェストファイルを使用したデータセットの作成 (SDK）。