Amazon S3 버킷에 저장된 이미지를 사용하여 데이터 세트를 생성합니다. - Amazon Lookout for Vision
자동 레이블 지정을 위한 폴더 설정Amazon S3 버킷의 이미지를 사용하여 데이터 세트를 생성합니다.

지원 종료 공지: 2025 AWS 년 10월 31일에는 Amazon Lookout for Vision에 대한 지원을 중단할 예정입니다. 2025년 10월 31일 이후에는 Lookout for Vision 콘솔 또는 Lookout for Vision 리소스에 더 이상 액세스할 수 없습니다. 자세한 내용은이 블로그 게시물을 참조하세요.

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Amazon S3 버킷에 저장된 이미지를 사용하여 데이터 세트를 생성합니다.

Amazon S3 버킷에 저장된 이미지를 사용하여 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 이 옵션을 사용하면 Amazon S3 버킷의 폴더 구조를 사용하여 이미지를 자동으로 분류할 수 있습니다. 이미지는 콘솔 버킷 또는 계정의 다른 Amazon S3 버킷에 저장할 수 있습니다.

자동 레이블 지정을 위한 폴더 설정

데이터 세트를 만드는 동안 이미지가 포함된 폴더의 이름을 기반으로 이미지에 레이블 이름을 할당할 수 있습니다. 폴더는 데이터 세트를 생성할 때 Amazon S3 S3 URI 폴더 경로의 하위 폴더여야 합니다.

다음은 시작하기 예제 이미지의 train 폴더입니다. Amazon S3 폴더 위치를 S3-bucket/circuitboard/train/로 지정하면 normal 폴더의 이미지에 레이블 Normal이 할당됩니다. 폴더의 이미지에는 anomaly 레이블이 할당됩니다Anomaly. 더 깊은 하위 폴더의 이름은 이미지에 레이블을 지정하는 데 사용되지 않습니다.


S3-bucket
  └── circuitboard
    └── train
        ├── anomaly
            ├── train-anomaly_1.jpg
            ├── train-anomaly_2.jpg
            ├── .
            └── .
        └── normal
            ├── train-normal_1.jpg
            ├── train-normal_2.jpg
            ├── .
            └── .

Amazon S3 버킷의 이미지를 사용하여 데이터 세트를 생성합니다.

다음 절차는 Amazon S3 버킷에 저장된 분류 예제 이미지를 사용하여 데이터 세트를 생성합니다. 자체 이미지를 사용하려면 자동 레이블 지정을 위한 폴더 설정에 설명된 폴더 구조를 생성하십시오.

또한 이 절차에서는 단일 데이터 세트 프로젝트 또는 별도의 교육 및 테스트 데이터 세트를 사용하는 프로젝트를 만드는 방법도 보여줍니다.

이미지에 자동으로 레이블을 지정하지 않는 경우 데이터 세트를 만든 후 이미지에 레이블을 지정해야 합니다. 자세한 내용은 이미지 분류 (콘솔) 단원을 참조하십시오.

참고

방금 프로젝트를 생성합니다.을 완료했다면 콘솔에 프로젝트 대시보드가 표시되므로 1~4단계를 수행할 필요가 없습니다.

Amazon S3 버킷에 저장된 이미지를 사용하여 데이터 세트를 생성할 수 있습니다.

  1. 아직 업로드하지 않은 경우 Amazon S3 버킷에 시작 이미지를 업로드합니다. 자세한 내용은 이미지 분류 데이터 세트 단원을 참조하십시오.

  2. https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/에서 Amazon Lookout for Vision 콘솔을 엽니다.

  3. 왼쪽 탐색 창에서 프로젝트를 선택합니다.

  4. 프로젝트 페이지에서 데이터 세트에 추가하려는 프로젝트를 선택합니다. 프로젝트 세부 정보 페이지가 열립니다.

  5. 데이터 세트 생성을 선택합니다. 데이터세트 생성 페이지가 표시됩니다.

    작은 정보

    시작하기 안내를 따르는 경우 교육 데이터 세트와 테스트 데이 터세트 만들기를 선택하세요.

  6. 단일 데이터 세트 탭 또는 학습 및 테스트 데이터 세트 분리 탭을 선택하고 단계를 따르세요.

    Single dataset

    1. 데이터 세트 구성 섹션에서 단일 데이터 세트 만들기를 선택합니다.

    2. 이미지 소스 구성 섹션에 7~9단계의 정보를 입력합니다.

    Separate training and test datasets

    1. 데이터 세트 구성 섹션에서 학습 데이터 세트 및 테스트 데이터 세트 만들기를 선택합니다.

    2. 학습 데이터 세트의 경우 학습 데이터 세트 세부 정보 섹션에 7~9단계의 정보를 입력합니다.

    3. 테스트 데이터 세트의 경우 테스트 데이터 세트 세부 정보 섹션에 7~9단계의 정보를 입력합니다.

      참고

      학습 데이터 세트와 테스트 데이터 세트에는 서로 다른 이미지 소스가 있을 수 있습니다.

  7. Amazon S3 버킷에서 이미지 가져오기를 선택합니다.

  8. S3 URI에서 Amazon S3 버킷 위치 및 폴더 경로를 입력합니다. bucket을(를) Amazon S3 버킷의 이름으로 변경합니다.

    1. 단일 데이터 세트 프로젝트 또는 학습 데이터 세트를 생성하는 경우 다음을 입력합니다.

      s3://bucket/circuitboard/train/

    2. 테스트 데이터 세트를 만들려면 다음을 입력하세요.

      s3://bucket/circuitboard/test/

  9. 폴더를 기반으로 이미지에 레이블 자동 첨부를 선택합니다.

  10. 데이터 세트 생성을 선택합니다. 레이블이 지정된 이미지가 포함된 데이터 세트 페이지가 열립니다.

  11. 모델 학습에 나온 단계에 따라 모델을 훈련하세요.