지원 종료 알림: 2025 AWS 년 10월 31일에 는 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 내용은 이 블로그 게시물을 참조하세요.
기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
이미지 분류 (콘솔)
Lookout for Vision 콘솔을 사용하여 데이터 세트의 이미지를 정상 또는 예외 이미지로 분류합니다. 분류되지 않은 이미지는 모델을 학습시키는 데 사용되지 않습니다.
이미지 분할 모델을 만드는 경우에는 이 절차를 건너뛰고 이미지 분류 단계가 포함된 이미지 세분화 (콘솔) 절차를 수행하세요.
참고
방금 데이터 세트를 생성합니다.을 완료했다면 콘솔에 현재 모델 대시보드가 표시되므로 1~4단계를 수행할 필요가 없습니다.
이미지 분류하기 (콘솔)
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에서 Amazon Lookout for Vision 콘솔을 https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/
엽니다. -
왼쪽 탐색 창에서 프로젝트를 선택합니다.
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프로젝트 페이지에서 사용할 프로젝트를 선택합니다.
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프로젝트의 왼쪽 탐색 창에서 데이터 세트를 선택합니다.
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학습 데이터세트와 테스트 데이터세트가 분리되어 있는 경우 사용하려는 데이터세트의 탭을 선택하세요.
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라벨링 시작을 선택합니다.
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이 페이지에 있는 모든 이미지 선택을 선택합니다.
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이미지가 정상이면 정상으로 분류를 선택하고 그렇지 않으면 예외 항목으로 분류를 선택합니다. 각 사진 아래에 레이블이 표시됩니다.
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이미지의 라벨을 변경해야 하는 경우 다음과 같이 하세요:
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이미지 아래에서 [예외 항목] 또는 [정상]을 선택합니다.
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이미지의 올바른 라벨을 결정할 수 없는 경우 갤러리에서 이미지를 선택하여 이미지를 확대하세요.
참고
필터 섹션에서 원하는 레이블 또는 레이블 상태를 선택하여 이미지 레이블을 필터링할 수 있습니다.
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데이터 세트의 모든 이미지에 레이블이 올바르게 지정될 때까지 필요에 따라 각 페이지에서 7~9단계를 반복합니다.
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Save changes(변경 사항 저장)를 선택합니다.
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이미지 레이블링을 마쳤으면 모델을 학습시킬 수 있습니다.
