使用資訊清單檔案建立資料集 （主控台） - Amazon Lookout for Vision

支援終止通知：在 2025 年 10 月 31 日， AWS 將停止對 Amazon Lookout for Vision 的支援。2025 年 10 月 31 日之後，您將無法再存取 Lookout for Vision 主控台或 Lookout for Vision 資源。如需詳細資訊，請造訪此部落格文章。

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

使用資訊清單檔案建立資料集 （主控台）

下列程序說明如何匯入存放在 Amazon S3 儲存貯體中的 SageMaker AI 格式資訊清單檔案，以建立訓練或測試資料集。

建立資料集之後，您可以將更多影像新增至資料集，或將標籤新增至影像。如需詳細資訊，請參閱將映像新增至資料集。

使用 SageMaker AI Ground Truth 格式資訊清單檔案 （主控台） 建立資料集

  1. 建立或使用現有的 Amazon Lookout for Vision 相容 SageMaker AI Ground Truth 格式資訊清單檔案。如需詳細資訊，請參閱建立清單檔案。

  2. 登入 AWS Management Console ，並在 https://console.aws.amazon.com/s3/：// 開啟 Amazon S3 主控台。

  3. 在 Amazon S3 儲存貯體中，建立資料夾以保留資訊清單檔案。

  4. 將資訊清單檔案上傳至您剛建立的資料夾。

  5. 在 Amazon S3 儲存貯體中，建立資料夾以存放您的映像。

  6. 將影像上傳至您剛建立的資料夾。

    重要

    每個 JSON 行中的source-ref欄位值必須映射到資料夾中的影像。

  7. 開啟 Amazon Lookout for Vision 主控台，網址為 https：//https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/。

  8. 選擇開始使用。

  9. 在左側導覽視窗中，選擇專案。

  10. 選擇您要新增以搭配資訊清單檔案使用的專案。

  11. 在運作方式區段中，選擇建立資料集。

  12. 選擇單一資料集索引標籤或分開訓練和測試資料集索引標籤，然後依照步驟進行。

    Single dataset

    1. 選擇建立單一資料集。

    2. 在映像來源組態區段中，選擇匯入由 SageMaker Ground Truth 標記的映像。

    3. 針對 .manifest 檔案位置，輸入資訊清單檔案的位置。

    Separate training and test datasets

    1. 選擇建立訓練資料集和測試資料集。

    2. 在訓練資料集詳細資訊區段中，選擇匯入由 SageMaker Ground Truth 標記的影像。

    3. 在 .manifest 檔案位置中，輸入訓練資訊清單檔案的位置。

    4. 在測試資料集詳細資訊區段中，選擇匯入由 SageMaker Ground Truth 標記的影像。

    5. 在 .manifest 檔案位置中，輸入測試資訊清單檔案的位置。

      注意

      您的訓練和測試資料集可以有不同的影像來源。

  13. 選擇提交。

  14. 請遵循 培訓您的模型 中的步驟訓練模型。

Amazon Lookout for Vision 會在 Amazon S3 儲存貯體datasets資料夾中建立資料集。您的原始.manifest檔案保持不變。