使用存储在 Amazon S3 桶中的图像创建数据集 - Amazon Lookout for Vision
设置用于自动标注的文件夹使用 Amazon S3 桶中的图像创建数据集

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使用存储在 Amazon S3 桶中的图像创建数据集

您可以使用存储在 Amazon S3 桶中的图像创建数据集。使用此选项，您可以利用 Amazon S3 桶中的文件夹结构自动对图像进行分类。您可以将图像存储在控制台桶中，或自己账户内的其他 Amazon S3 桶中。

设置用于自动标注的文件夹

在创建数据集期间，您可以选择根据包含图像的文件夹的名称，为图像分配标签名称。这些文件夹必须是您在创建数据集URI时在 S3 中指定的 Amaz on S3 文件夹路径的子文件夹。

以下是“开始使用”示例图像的 train 文件夹。如果您将 Amazon S3 文件夹位置指定为 S3-bucket/circuitboard/train/，则 normal 文件夹中的图像会分配到 Normal 标签。anomaly 文件夹中的图像会分配到 Anomaly 标签。不会使用更深层子文件夹的名称来标注图像。


S3-bucket
  └── circuitboard
    └── train
        ├── anomaly
            ├── train-anomaly_1.jpg
            ├── train-anomaly_2.jpg
            ├── .
            └── .
        └── normal
            ├── train-normal_1.jpg
            ├── train-normal_2.jpg
            ├── .
            └── .

使用 Amazon S3 桶中的图像创建数据集

以下过程将使用存储在 Amazon S3 桶中的分类示例图像，创建一个数据集。要使用自己的图像，请创建设置用于自动标注的文件夹中描述的文件夹结构。

该过程还展示了如何创建单数据集项目，或采用单独训练数据集和测试数据集的项目。

如果您不选择自动标注图像，则需要在创建数据集后对图像进行标注。有关更多信息，请参阅 图像分类（控制台）。

注意

如果您刚完成 创建您的项目，则控制台应该会显示您的项目控制面板，并且您无需执行步骤 1-4。

使用存储在 Amazon S3 桶中的图像创建数据集

  1. 将“开始使用”图像上传到您的 Amazon S3 桶（如果尚未如此）。有关更多信息，请参阅 图像分类数据集。

  2. 打开亚马逊 Lookout for Vision 控制台 https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/，网址为。

  3. 在左侧导航窗格中，选择项目。

  4. 在项目页面上，选择要向其添加数据集的项目。此时将显示项目的详细信息页面。

  5. 选择创建数据集。此时将显示创建数据集页面。

    提示

    如果要按照“开始使用”说明进行操作，请选择创建训练数据集和测试数据集。

  6. 选择单数据集选项卡或单独的训练数据集和测试数据集选项卡，然后按照步骤进行操作。

    Single dataset

    1. 在数据集配置部分，选择创建单个数据集。

    2. 在图像源配置部分，输入步骤 7-9 的信息。

    Separate training and test datasets

    1. 在数据集配置部分，选择创建训练数据集和测试数据集。

    2. 对于您的训练数据集，请在训练数据集详细信息部分输入步骤 7-9 的信息。

    3. 对于您的测试数据集，请在测试数据集详细信息部分输入步骤 7-9 的信息。

      注意

      您的训练数据集和测试数据集可以有不同的图像源。

  7. 选择从 Amazon S3 桶导入图像。

  8. 在 S3 中URI，输入 Amazon S3 存储桶的位置和文件夹路径。将 bucket 更改为您的 Amazon S3 桶名称。

    1. 如果要创建单数据集项目或训练数据集，请输入以下内容：

      s3://bucket/circuitboard/train/

    2. 如果要创建测试数据集，请输入以下内容：

      s3://bucket/circuitboard/test/

  9. 选择根据文件夹自动为图像附加标签。

  10. 选择创建数据集。此时将打开一个数据集页面，其中包含您的已标注图像。

  11. 按照 训练您的模型 中的步骤，训练您的模型。