定義影像分割的JSON行

您可以為要在 Amazon Lookout for Vision 資訊清單檔案中使用的每個映像定義一JSON行。如果您想要建立分割模型，該JSON行必須包含影像的分割和分類資訊。資訊清單檔案由一或多個JSON行組成，每個您要匯入的影像各一行。

為分割的影像建立資訊清單檔案

建立空白文字檔案。

為您要匯入的每個映像新增一JSON行。每JSON行看起來應該類似於以下內容：


{"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"}}

儲存檔案。

注意
您可以使用副檔名 .manifest，但這不是必要的。
使用您建立的清單檔案建立資料集。如需詳細資訊，請參閱建立清單檔案。

分段JSON行

在本節中，您將了解如何建立包含影像分割和分類資訊的JSON行。

以下JSON幾行顯示具有分割和分類資訊的影像。 anomaly-label-metadata包含分類資訊。 anomaly-mask-ref和 anomaly-mask-ref-metadata包含分割資訊。



{
    "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 行索引鍵和值

下列資訊說明 Amazon Lookout for Vision JSON行中的索引鍵和值。

source-ref

(必要) 影像的 Amazon S3 位置。格式是 "s3://BUCKET/OBJECT_PATH"。匯入資料集中的影像必須存放在同一個 Amazon S3 儲存貯體中。

異常標籤

(必要) 屬性標籤。使用金鑰 anomaly-label或您選擇的其他金鑰名稱。Amazon Lookout for Vision 需要金鑰值（1在上述範例中），但不會使用。Amazon Lookout for Vision 建立的輸出資訊清單會將異常映像的值轉換為 1 ，正常映像的值0為。的值會class-name決定映像是正常還是異常。

必須有由欄位名稱識別的對應中繼資料，並附加了 -metadata。例如："anomaly-label-metadata"。

anomaly-label-metadata

(必要) 有關標籤屬性的中繼資料。包含分類資訊。欄位名稱必須與附加了 -metadata 的標籤屬性相同。

信賴度: （選用） Amazon Lookout for Vision 目前未使用。如果您確實指定值，請使用值1。
job-name: (選用) 您為處理影像的任務選擇的名稱。
class-name: （必要）如果映像包含正常內容，請指定 normal，否則請指定 anomaly。如果的值class-name是任何其他值，則會將影像作為未標記的影像新增至資料集。若要標記映像，請參閱將映像新增至資料集。
human-annotated: (必要) 如果註釋由人類完成，則指定 "yes"。否則請指定 "no"。
creation-date: （選用）建立標籤的國際標準時間（UTC）日期和時間。
type: (必要) 應套用至影像的處理類型。使用值 "groundtruth/image-classification"。

anomaly-mask-ref

（必要）遮罩映像的 Amazon S3 位置。anomaly-mask-ref 使用作為金鑰名稱，或使用您選擇的金鑰名稱。金鑰必須以結尾-ref。遮罩映像必須包含每種異常類型的彩色遮罩internal-color-map。格式是 "s3://BUCKET/OBJECT_PATH"。匯入資料集中的影像必須存放在同一個 Amazon S3 儲存貯體中。遮罩映像必須是可攜式網路圖形（PNG）格式映像。

anomaly-mask-ref-metadata

映像的（必要）分割中繼資料。anomaly-mask-ref-metadata 使用作為金鑰名稱，或使用您選擇的金鑰名稱。金鑰名稱必須以結尾-ref-metadata。

internal-color-map

（必要）對應至個別異常類型的顏色映射。顏色必須符合遮罩映像中的顏色（anomaly-mask-ref）。

金鑰

（必要）映射中的金鑰。項目0必須包含BACKGROUND表示影像異常區域之外的類別名稱。

class-name: （必要）異常類型的名稱，例如刮痕或凹痕。
十六進位顏色: （必要）異常類型的十六進位顏色，例如 #2ca02c。顏色必須與中的顏色相符anomaly-mask-ref。BACKGROUND 異常類型的值一律為 #ffffff。
信賴度: （必要） Amazon Lookout for Vision 目前未使用，但需要浮點數。

human-annotated

(必要) 如果註釋由人類完成，則指定 "yes"。否則請指定 "no"。

creation-date

（選用）建立分割資訊的國際標準時間（UTC）日期和時間。

type

(必要) 應套用至影像的處理類型。使用值 "groundtruth/semantic-segmentation"。

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文件慣用形式

定義影像分類的JSON行

從檔案建立分類資訊清單CSV檔案