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Definindo JSON linhas para classificação de imagens

Você define uma JSON linha para cada imagem que deseja usar em um arquivo de manifesto do Amazon Lookout for Vision. Se você quiser criar um modelo de classificação, a JSON linha deverá incluir uma classificação de imagem que seja normal ou uma anomalia. Uma JSON linha está no formato SageMaker Ground Truth Classification Job Output. Um arquivo de manifesto é feito de uma ou mais JSON linhas, uma para cada imagem que você deseja importar.

JSONLinhas de classificação

Nesta seção, você aprende a criar uma JSON linha que classifica uma imagem como normal ou anômala.

Linha de anomalia JSON

A JSON linha a seguir mostra uma imagem rotulada como uma anomalia. Observe que o valor de class-name é anomaly.

{
    "source-ref": "s3: //bucket/image/anomaly/abnormal-1.jpg",
    "anomaly-label-metadata": {
        "confidence": 1,
        "job-name": "labeling-job/auto-label",
        "class-name": "anomaly",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2020-11-10T03:37:09.600",
        "type": "groundtruth/image-classification"
    },
    "anomaly-label": 1
}                
                

JSONLinha normal

A JSON linha a seguir mostra uma imagem rotulada como normal. Observe que o valor de class-name é normal.

{
    "source-ref": "s3: //bucket/image/normal/2020-10-20_12-14-55_613.jpeg",
    "anomaly-label-metadata": {
        "confidence": 1,
        "job-name": "labeling-job/auto-label",
        "class-name": "normal",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2020-11-10T03:37:09.603",
        "type": "groundtruth/image-classification"
    },
    "anomaly-label": 0
}

JSONchaves e valores de linha

As informações a seguir descrevem as chaves e os valores em uma linha do Amazon Lookout for JSON Vision.

source-ref

(Obrigatório) O local no Amazon S3 da imagem. O formato é "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". As imagens em um conjunto de dados importado devem ser armazenadas no mesmo bucket do Amazon S3.

Descrever detectores de anomalias

(Obrigatório) O nome do atributo a ser usado. Use a chave anomaly-label ou o nome de outra chave que você escolher. O valor da chave (0 no exemplo anterior) é exigido pelo Amazon Lookout for Vision, mas não é usado. O manifesto de saída criado pelo Amazon Lookout for Vision converte o valor para 1 para uma imagem anômala e um valor de 0 de para uma imagem normal. O valor de class-name determina se a imagem é normal ou anômala.

Deve haver metadados correspondentes identificados pelo nome do campo com -metadata anexado. Por exemplo, "anomaly-label-metadata".

anomaly-label-metadata

(Obrigatório) Metadados sobre o atributo do rótulo. O nome do campo deve ser o mesmo do atributo do rótulo com -metadata anexado.