创建清单文件
可以通过导入 SageMaker Ground Truth 格式的清单文件来创建测试或训练数据集。如果图像的标注格式不是 SageMaker Ground Truth 清单文件，请使用以下信息创建 SageMaker Ground Truth 格式的清单文件。
清单文件采用 JSON 行
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分类作业输出：用于向图像添加图像级标签。图像级标签定义了图像上的场景、概念或物体（如果不需要物体位置信息）的类别。一张图像可以有多个图像级标签。有关更多信息，请参阅 在清单文件中导入图像级标签。
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边界框作业输出：用于标注图像上一个或多个物体的类别和位置。有关更多信息，请参阅 清单文件中的物体定位。
图像级和定位（边界框）JSON 行可在同一个清单文件中链接在一起。
注意
本部分的 JSON 行示例为便于阅读调整了格式。
当您导入清单文件时，Amazon Rekognition Custom Labels 会应用关于限制、语法和语义的验证规则。有关更多信息，请参阅 清单文件的验证规则。
清单文件引用的图像必须位于同一 Amazon S3 存储桶中。清单文件与图像可以位于不同于的 Amazon S3 存储桶中。您应在 JSON 行的 source-ref 字段中指定图像的位置。
Amazon Rekognition 需要具有访问存储图像的 Amazon S3 存储桶的权限。如果使用的是 Amazon Rekognition Custom Labels 为您设置的控制台存储桶，则所需权限已设置完毕。如果使用的不是控制台存储桶，请参阅访问外部 Amazon S3 存储桶。
主题
创建清单文件
以下过程创建包含训练和测试数据集的项目。这些数据集是从您创建的训练和测试清单文件创建的。
使用 SageMaker Ground Truth 格式的清单文件创建数据集（控制台）
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在控制台存储桶中，创建一个文件夹来存放清单文件。
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在控制台存储桶中，创建一个文件夹来存放图像。
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上传图像至您刚才创建的文件夹。
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为训练数据集创建 SageMaker Ground Truth 格式的清单文件。有关更多信息，请参阅在清单文件中导入图像级标签 和清单文件中的物体定位。
重要
每个 JSON 行中的
source-ref字段值必须映射到您上传的一张图像。 -
为测试数据集创建 SageMaker Ground Truth 格式的清单文件。
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上传清单文件至您刚才创建的文件夹。
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记下清单文件的位置。
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按照使用 SageMaker Ground Truth 清单文件创建数据集（控制台）中的说明，使用上传的清单文件创建数据集。对于步骤 8，在 .manifest 文件位置中，输入您在上一步中记下的该位置的 Amazon S3 URL。如果使用的是 AWS SDK，请执行使用 SageMaker Ground Truth 清单文件创建数据集 (SDK)。
