매니페스트 파일로 데이터세트 만들기 (콘솔)

SageMaker Ground Truth 형식 매니페스트 파일을 사용하여 데이터 세트를 생성하려면(콘솔)

1. 기존 Amazon Lookout for Vision compatible SageMaker Ground Truth 형식 매니페스트 파일을 생성하거나 사용합니다. 자세한 내용은 매니페스트 파일 만들기 단원을 참조하십시오.

2. 에 로그인 AWS Management Console 하고 https://console.aws.amazon.com/s3/에서 Amazon S3 콘솔을 엽니다.

3. Amazon S3 버킷에서 매니페스트 파일을 보관할 폴더를 생성합니다.

4. 방금 생성한 폴더에 매니페스트 파일을 업로드합니다.

5. Amazon S3 버킷에 이미지를 저장할 폴더를 생성할 수도 있습니다.

6. 방금 생성한 폴더에 이미지를 업로드합니다.

   중요

   각 JSON 줄의 source-ref 필드 값은 폴더의 이미지에 매핑되어야 합니다.

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

8. Get started를 선택합니다.

9. 왼쪽 탐색 창에서 프로젝트를 선택합니다.

10. 매니페스트 파일에 추가할 프로젝트를 선택합니다.

11. 작동 방식 섹션에서 데이터세트 생성을 선택합니다.

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

    Single dataset

    1. 단일 데이터 세트 만들기를 선택합니다.

    2. 이미지 소스 구성 섹션에서 SageMaker Ground Truth로 레이블이 지정된 이미지 가져오기를 선택합니다.

    3. .manifest 파일 위치의 경우 매니페스트 파일의 위치를 입력합니다.

    Separate training and test datasets

    1. 교육 데이터세트 및 테스트 데이터세트 만들기를 선택합니다.

    2. 훈련 데이터 세트 세부 정보 섹션에서 SageMaker Ground Truth로 레이블이 지정된 이미지 가져오기를 선택합니다.

    3. .manifest 파일 위치에 교육 매니페스트 파일의 위치를 입력합니다.

    4. 데이터 세트 세부 정보 테스트 섹션에서 SageMaker Ground Truth로 레이블이 지정된 이미지 가져오기를 선택합니다.

    5. .manifest 파일 위치에 테스트 매니페스트 파일의 위치를 입력합니다.

       참고

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

13. 제출을 선택합니다.

14. 모델 학습에 나온 단계에 따라 모델을 훈련하세요.