使用資訊清單檔案 （主控台） 建立資料集

使用 SageMaker 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 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 開啟 Amazon S3 主控台https://console.aws.amazon.com/s3/。

3. 在 Amazon S3 儲存貯體中，建立資料夾以保存資訊清單檔案。

4. 將資訊清單檔案上傳到您剛建立的資料夾。

5. 在 Amazon S3 儲存貯體中，建立資料夾以存放映像。

6. 將影像上傳至您剛建立的資料夾。

   重要

   每JSON行中的source-ref欄位值必須映射到資料夾中的影像。

7. 開啟位於 的 Amazon Lookout for Vision https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/主控台。

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，然後依照步驟操作。

    Single dataset

    1. 選擇建立單一資料集 。

    2. 在映像來源組態區段中，選擇匯入以 SageMaker Ground Truth 標示的映像。

    3. 對於 .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，選擇匯入以 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，選擇匯入以 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。