为图像分割定义JSON线条 - Amazon Lookout for Vision

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为图像分割定义JSON线条

您可以为要在 Amazon JSON Lookout for Vision 清单文件中使用的每张图片定义一行。如果要创建分割模型,则JSON线条必须包含图像的分割和分类信息。清单文件由一行或多JSON行组成,您要导入的每张图像各占一行。

为已分割的图像创建清单文件
  1. 创建空文本文件。

  2. 为要导入的每张图像添加一JSON行。每JSON行应类似于以下内容:

    {"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"}}
  3. 保存该文件。

    注意

    您可以使用扩展名 .manifest,但不要求必须如此。

  4. 使用您创建的清单文件,创建一个数据集。有关更多信息,请参阅 创建清单文件

分割JSON线

在本节中,您将学习如何创建一条包含图像分割和分类信息的JSON线。

以下JSON行显示了一张包含分割和分类信息的图像。 anomaly-label-metadata包含分类信息。 anomaly-mask-refanomaly-mask-ref-metadata包含分段信息。

{ "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" } }

JSON线路键和值

以下信息描述了 Amazon Lookout for JSON Vision 系列中的键和值。

source-ref

(必需)图像的 Amazon S3 位置。格式为 "s3://BUCKET/OBJECT_PATH"。所导入数据集中的图像必须存储在同一 Amazon S3 桶中。

anomaly-label

(必需)标签属性。应使用键 anomaly-label,或您选择的其他键名称。Amazon Lookout for Vision 需要该键值(前一示例中 1),但未使用该值。Amazon Lookout for Vision 创建的输出清单将该值转换为 1,表示异常图像,0 值表示正常图像。class-name 的值决定了图像正常还是异常。

必须有相应的元数据,这些元数据通过字段名称进行标识,并附有 -metadata。例如,"anomaly-label-metadata"

anomaly-label-metadata

(必需)与标签属性相关的元数据。包含分类信息。字段名称必须与标签属性附加 -metadata 之后相同。

confidence

(可选)Amazon Lookout for Vision 当前未使用。如果您确实要指定一个值,请使用值 1

job-name

(可选)您为用于处理图像的作业选择的名称。

class-name

(必需)如果图像包含正常内容,请指定 normal,否则请指定 anomaly。如果 class-name 的值是任何其他值,则图像将作为未标注图像添加到数据集中。要标注图像,请参阅 向您的数据集中添加图像

human-annotated

(必需)如果注释由人工完成,请指定 "yes"。否则,请指定 "no"

creation-date

(可选)创建标签的协调世界时 (UTC) 日期和时间。

类型

(必需)应该应用于图像的处理类型。应使用值 "groundtruth/image-classification"

anomaly-mask-ref

(必需)掩码图像的 Amazon S3 位置。使用 anomaly-mask-ref 作为键名称,或者使用您选择的键名称。键必须以 -ref 结尾。掩码图像必须包含每种异常类型的有色掩码 internal-color-map。格式为 "s3://BUCKET/OBJECT_PATH"。所导入数据集中的图像必须存储在同一 Amazon S3 存储桶中。掩码图像必须是便携式网络图形 (PNG) 格式的图像。

anomaly-mask-ref-metadata

(必需)图像的分割元数据。使用 anomaly-mask-ref-metadata 作为键名称,或者使用您选择的键名称。键名称必须以 -ref-metadata 结尾。

internal-color-map

(必需)与各种异常类型对应的颜色图。颜色必须与掩码图像中的颜色匹配(anomaly-mask-ref)。

密钥

(必需)颜色图中的键。该条目0必须包含BACKGROUND表示图像上异常之外区域的类名。

class-name

(必需)异常类型的名称,如划痕或凹痕。

hex-color

(必需)异常类型对应的十六进制颜色,如 #2ca02c。颜色必须与 anomaly-mask-ref 中的颜色匹配。BACKGROUND 异常类型的值始终为 #ffffff

confidence

(必需)Amazon Lookout for Vision 当前未使用,但需要一个浮点值。

human-annotated

(必需)如果注释由人工完成,请指定 "yes"。否则,请指定 "no"

creation-date

(可选)创建分段信息的协调世界时 (UTC) 日期和时间。

类型

(必需)应该应用于图像的处理类型。应使用值 "groundtruth/semantic-segmentation"