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Erstellen eines Bildklassifizierungsjobs (Single-Label)

Verwenden Sie eine Amazon SageMaker Ground Truth-Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung, wenn Arbeitnehmer Bilder mit vordefinierten Kennzeichnungen klassifizieren sollen, die von Ihnen angegeben werden. Workern werden Bilder gezeigt und sie werden aufgefordert, für jedes Bild eine Kennzeichnung auszuwählen. Sie können eine Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung im Abschnitt Ground Truth der Konsole von Amazon SageMaker AI oder über die CreateLabelingJob Operation erstellen.

Erstellen einer Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung (Konsole)

Sie können die Anweisungen Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (Konsole) befolgen, um zu erfahren, wie Sie eine Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung in der SageMaker-AI-Konsole erstellen. Wählen Sie in Schritt 10 im Dropdown-Menü Aufgabenkategorie die Option Bild und wählen Sie als Aufgabentyp Bildklassifizierung (Einzelne Beschriftung) aus.

Ground Truth stellt für die Labeling-Aufgaben eine Arbeitnehmer-Benutzeroberfläche ähnlich der folgenden bereit. Wenn Sie die Labeling-Aufgabe mit der Konsole erstellen, müssen Sie Anweisungen bereitstellen, damit die Worker die Aufgabe ausführen können, und Kennzeichnungen, aus denen die Worker auswählen können.

Erstellen einer Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung (API)

Um eine Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung zu erstellen, verwenden Sie die SageMaker-API-Operation CreateLabelingJob. Diese API definiert diese Operation für alle AWS-SDKs. Eine Liste der sprachspezifischen SDKs, die für diese Operation unterstützt werden, finden Sie im Abschnitt Siehe auch von CreateLabelingJob.

Befolgen Sie diese Anweisungen unter Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API) und führen Sie die folgenden Schritte aus, während Sie Ihre Anforderung konfigurieren:

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine AWS-Python-SDK-(Boto3)-Anforderung zum Erstellen eines Beschriftungsauftrags in der Region USA Ost (Nord-Virginia). Alle Parameter in Rot sollten durch Ihre Spezifikationen und Ressourcen ersetzt werden.

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'
        },
    ]
)

Bereitstellen einer Vorlage für Labeling-Aufgaben für die Bildklassifizierung

Wenn Sie eine Labeling-Aufgabe unter Verwendung der API erstellen, müssen Sie in UiTemplateS3Uri eine Worker-Aufgabenvorlage bereitstellen. Kopieren und ändern Sie die folgende Vorlage. Ändern Sie nur short-instructions, full-instructions und header.

Laden Sie diese Vorlage zu S3 hoch und geben Sie den S3-URI für diese Datei in UiTemplateS3Uri an.

<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>

Bildklassifizierungs-Ausgabedaten

Nach der Erstellung einer Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung befinden sich bei Verwendung der API die Ausgabedaten in dem im S3OutputPath Parameter angegebenen Amazon-S3-Bucket oder im Feld Output dataset location im Abschnitt Aufgabenübersicht der Konsole.

Weitere Informationen zu der von Ground Truth generierten Ausgabemanifestdatei und zur Dateistruktur, die zum Speichern Ihrer Ausgabedaten verwendet, finden Sie unter Ausgabedaten von Kennzeichnungsaufträgen.

Ein Beispiel für eine Ausgabemanifestdatei für eine Labeling-Aufgabe für die Bildklassifizierung finden Sie unter Ausgabe des Klassifizierungsauftrags.