Aviso de fim do suporte: em 31 de outubro de 2025, o suporte para o Amazon Lookout for Vision AWS será interrompido. Depois de 31 de outubro de 2025, você não poderá mais acessar o console do Lookout for Vision ou os recursos do Lookout for Vision. Para obter mais informações, visite esta postagem do blog.

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Definindo JSON linhas para segmentação 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 segmentação, a JSON linha deve incluir informações de segmentação e classificação da imagem. Um arquivo de manifesto é feito de uma ou mais JSON linhas, uma para cada imagem que você deseja importar.

Linhas de segmentação JSON

Nesta seção, você aprenderá a criar uma JSON linha que inclui informações de segmentação e classificação de uma imagem.

A JSON linha a seguir mostra uma imagem com informações de segmentação e classificação. anomaly-label-metadatacontém informações de classificação. anomaly-mask-refe anomaly-mask-ref-metadata contêm informações de segmentação.

{
    "source-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-label": 1,
    "anomaly-label-metadata": {
        "class-name": "anomaly",
        "creation-date": "2021-10-12T14:16:45.668",
        "human-annotated": "yes",
        "job-name": "labeling-job/classification-job",
        "type": "groundtruth/image-classification",
        "confidence": 1
    },
    "anomaly-mask-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-mask-ref-metadata": {
        "internal-color-map": {
            "0": {
                "class-name": "BACKGROUND",
                "hex-color": "#ffffff",
                "confidence": 0.0
            },
            "1": {
                "class-name": "scratch",
                "hex-color": "#2ca02c",
                "confidence": 0.0
            },
            "2": {
                "class-name": "dent",
                "hex-color": "#1f77b4",
                "confidence": 0.0
            }
        },
        "type": "groundtruth/semantic-segmentation",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2021-11-23T20:31:57.758889",
        "job-name": "labeling-job/segmentation-job"
    }
}               
                

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 (1 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. Contém informações de classificação. O nome do campo deve ser o mesmo do atributo de rótulo com -metadata anexado.

anomaly-mask-ref

(Obrigatório) O local da imagem de máscara no Amazon S3. Use anomaly-mask-ref para o nome da chave ou use o nome de uma chave de sua escolha. A chave deve terminar com -ref. A imagem da máscara deve conter máscaras coloridas para cada tipo de anomalia internal-color-map. O formato é "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". As imagens em um conjunto de dados importado devem ser armazenadas no mesmo bucket do Amazon S3. A imagem da máscara deve ser uma imagem no formato Portable Network Graphic (PNG).

anomaly-mask-ref-metadata

(Obrigatório) Metadados de segmentação da imagem. Use anomaly-mask-ref-metadata para o nome da chave ou use o nome de uma chave de sua escolha. O nome da chave deve terminar com -ref-metadata.