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创建图像分类作业（单一标签）

如果您需要工作人员使用您指定的预定义标签对图像进行分类，请使用 Amazon G SageMaker round Truth 图像分类标注任务。将向工作人员显示图像，并要求工作人员为每个图像选择一个标签。您可以使用亚马逊 SageMaker 控制台的 Ground Truth 部分或CreateLabelingJob操作创建图片分类标签任务。

创建图像分类标注作业（控制台）

您可以按照说明学习创建标注作业（控制台）如何在 SageMaker 控制台中创建图像分类标注作业。在第 10 步中，从任务类别下拉菜单中选择图像，并选择图像分类（单标签）作为任务类型。

Ground Truth 为标注任务提供类似于以下内容的工作人员 UI。使用控制台创建标注作业时，需要指定说明，以便于工作人员完成工作人员可以从中选择的作业和标签。

创建图像分类标注 Job (API)

要创建图像分类标注作业，请使用 SageMaker API操作CreateLabelingJob。这为所有人API定义了此操作 AWS SDKs。要查看此操作SDKs支持的特定语言列表，请查看的 “另请参阅” 部分。CreateLabelingJob

请按照创建标注作业 (API)中的说明进行操作，并在配置请求时执行以下操作：

以下是在美国东部 SDK（弗吉尼亚北部）地区创建标签任务的AWS Python (Boto3) 请求示例。所有红色参数都应替换为您的规范和资源。

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-image-classification-labeling-job',
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-ImageMultiClass,
        'TaskKeywords': [
            Image classification',
        ],
        'TaskTitle': Image classification task',
        'TaskDescription': 'Carefully inspect the image and classify it by selecting one label from the categories provided.',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-ImageMultiClass'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

为图像分类标注作业提供模板

如果您使用创建标签作业API，则必须在中提供工作人员任务模板UiTemplateS3Uri。复制并修改以下模板。仅修改 short-instructions、full-instructions 和 header。

将此模板上传到 S3，并在中URI为该文件提供 S3 UiTemplateS3Uri。

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-image-classifier
    name="crowd-image-classifier"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    header="please classify"
    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
  >
    <full-instructions header="Image classification instructions">
      <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the image.</li>
      <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
      <li><strong>Choose</strong> the appropriate label that best suits the image.</li></ol>
    </full-instructions>
    <short-instructions>
      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
      <p>Enter description to explain the correct label to the workers</p>
      <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3><p>Enter description of an incorrect label</p>
    </short-instructions>
  </crowd-image-classifier>
</crowd-form>

图像分类输出数据

创建图像分类标签任务后，您的输出数据将位于使用时S3OutputPath参数中指定的 Amazon S3 存储桶中，API或者位于控制台任务概述部分的输出数据集位置字段中。

要了解有关 Ground Truth 生成的输出清单文件以及 Ground Truth 用来存储输出数据的文件结构的更多信息，请参阅标注任务输出数据。

要查看来自图像分类标注作业的输出清单文件示例，请参阅分类作业输出。