Classificação de imagens (console) - Amazon Lookout for Vision

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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Classificação de imagens (console)

Você usa o console do Lookout for Vision para classificar imagens em um conjunto de dados como normais ou como anomalias. Imagens não classificadas não são usadas para treinar seu modelo.

Se você estiver criando um modelo de segmentação de imagens, pule esse procedimento e faça issoSegmentação de imagens (console), o que inclui etapas para classificar imagens.

nota

Se você acabou de concluirCriar um conjunto de dados, o console deve mostrar atualmente o painel do seu modelo e você não precisa seguir as etapas 1 a 4.

Para classificar suas imagens (console)

  1. Abra o console https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/Amazon Lookout for Vision em.

  2. No painel de navegação à esquerda, escolha Projetos.

  3. Na página Projetos, escolha o projeto que você deseja usar.

  4. No painel de navegação à esquerda do projeto, selecione Conjunto de dados.

  5. Se você tiver conjuntos de dados de treinamento e teste separados, escolha a guia do conjunto de dados que deseja usar.

  6. Escolha Iniciar rotulagem.

  7. Escolha Selecionar todas as imagens nesta página.

  8. Se as imagens estiverem normais, escolha Classificar como normal, caso contrário, escolha Classificar como anomalia. Uma etiqueta aparece abaixo de cada imagem.

  9. Se precisar alterar o rótulo de uma imagem, faça o seguinte:

    1. Escolha Anomalia ou Normal abaixo da imagem.

    2. Se você não conseguir determinar o rótulo correto para uma imagem, amplie a imagem escolhendo a imagem na galeria.

    nota

    Você pode filtrar os rótulos das imagens escolhendo o rótulo ou o estado do rótulo desejado na seção Filtros.

  10. Repita as etapas 7 a 9 em cada página conforme necessário até que todas as imagens no conjunto de dados tenham sido rotuladas corretamente.

  11. Escolha Salvar alterações).

  12. Se você terminou de rotular suas imagens, você pode treinar seu modelo.