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イメージ分類ジョブを作成する (マルチラベル）

ワーカーがイメージ内の複数のオブジェクトを分類する必要がある場合は、Amazon SageMaker Ground Truth マルチラベルイメージ分類ラベル付けタスクを使用します。例えば、次のイメージは、犬と猫を示しています。マルチラベルイメージ分類を使用して、「dog」と「cat」というラベルをこのイメージに関連付けることができます。次のページでは、画像分類ジョブの作成について説明します。

マルチラベルのイメージ分類タスクで作業する場合、ワーカーは適用可能なすべてのラベルを選択するべきですが、少なくとも 1 つは必ず選択する必要があります。このタスクタイプを使用してジョブを作成する場合、最大 50 のラベルカテゴリを指定できます。

コンソールでラベル付けジョブを作成する場合、Ground Truth には、どのラベルもイメージに適用されない場合のための「none」カテゴリがありません。このオプションをワーカーに提供するには、マルチラベルのイメージ分類ジョブを作成するときに「none」または「other」に似たラベルを含めます。

各イメージに対して 1 つのラベルを選択するようにワーカーを制限するには、イメージ分類ジョブを作成する (単一ラベル） タスクタイプを使用します。

マルチラベルのイメージ分類ラベル付けジョブを作成する (コンソール)

コンソールでマルチラベルイメージ分類ラベル付けジョブを作成するラベル付けジョブの作成 (コンソール)方法については、 の指示に従ってください SageMaker 。ステップ 10 で、[Task category] (タスクカテゴリ) ドロップダウンメニューから [Image] (イメージ) を選択し、[Image Classification] (イメージ分類 (マルチラベル)) タスクタイプを指定します。

Ground Truth には、ラベル付けタスク用の次のようなワーカー UI が用意されています。コンソールでラベル付けジョブを作成するときは、ワーカーがジョブを実行できる手順と、ワーカーが選択できるラベルを指定します。

マルチラベルイメージ分類ラベル付けジョブを作成する (API）

マルチラベルイメージ分類ラベル付けジョブを作成するには、 オペレーション を使用します SageMaker APICreateLabelingJob。これにより、すべての に対してこのオペレーションAPIが定義されます AWS SDKs。このオペレーションでSDKsサポートされている言語固有のリストを確認するには、「」の「」セクションを参照してくださいCreateLabelingJob。

リクエストを設定する際には、「ラベル付けジョブを作成 (API)」の指示に従ったうえで、以下のことを実行してください。

以下は、米国東部 AWS SDK (バージニア北部) リージョンでラベル付けジョブを作成する Python (Boto3) リクエストの例です。赤色のすべてのパラメータを仕様とリソースに置き換えます。

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-multi-label-image-classification-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel',
        'TaskKeywords': [
            'Image Classification',
        ],
        'TaskTitle': 'Multi-label image classification task',
        'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the images shown',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

マルチラベルのイメージ分類用のテンプレートを提供する

を使用してラベル付けジョブを作成する場合はAPI、 でワーカータスクテンプレートを指定する必要がありますUiTemplateS3Uri。次のテンプレートをコピーして変更します。short-instructions、full-instructions、header のみ変更します。

このテンプレートを S3 にアップロードし、URIこのファイルの S3 を で指定しますUiTemplateS3Uri。

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-image-classifier-multi-select
    name="crowd-image-classifier-multi-select"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    header="Please identify all classes in image"
    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
  >
    <full-instructions header="Multi Label Image classification instructions">
      <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the image.</li>
      <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
       <li><strong>Choose</strong> the appropriate labels that best suit the image.</li></ol>
    </full-instructions>
    <short-instructions>
      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
      <p>Enter description to explain the correct label to the workers</p>
      <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3>
      <p>Enter description of an incorrect label</p>
   </short-instructions>
  </crowd-image-classifier-multi-select>
</crowd-form>

マルチラベルのイメージ分類出力データ

マルチラベルイメージ分類ラベル付けジョブを作成すると、 コンソールのジョブ概要セクションの APIまたは 出力データセットの場所フィールドを使用するときに、 S3OutputPathパラメータで指定された Amazon S3 バケットに出力データが配置されます。

Ground Truth によって生成される出力マニフェストファイルと、Ground Truth が出力データを保存するために使用するファイル構造の詳細については、「ジョブ出力データのラベル付け」を参照してください。

マルチラベルのイメージ分類ラベル付けジョブの出力マニフェストファイルの例については、「マルチラベル分類ジョブ出力」を参照してください。