Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # Pelabelan objek dengan kotak pembatas Jika Anda ingin model Anda mendeteksi lokasi objek dalam gambar, Anda harus mengidentifikasi apa objek itu dan di mana objek itu berada dalam gambar. Kotak pembatas adalah kotak yang mengisolasi objek dalam gambar. Anda menggunakan kotak pembatas untuk melatih model untuk mendeteksi objek yang berbeda dalam gambar yang sama. Anda mengidentifikasi objek dengan menetapkan label ke kotak pembatas. **catatan** Jika Anda melatih model untuk menemukan objek, adegan, dan konsep dengan label tingkat gambar, Anda tidak perlu melakukan langkah ini. Misalnya, jika Anda ingin melatih model yang mendeteksi perangkat Amazon Echo Dot, Anda menggambar kotak pembatas di sekitar setiap Echo Dot dalam gambar dan menetapkan label bernama *Echo* Dot ke kotak pembatas. Gambar berikut menunjukkan kotak pembatas di sekitar perangkat Echo Dot. Gambar juga berisi Amazon Echo tanpa kotak pembatas. ![Amazon Echo Dot dan perangkat Echo, dengan kotak pembatas di sekitar Echo Dot.](http://docs.aws.amazon.com/id_id/rekognition/latest/customlabels-dg/images/dot.jpg) ## Temukan objek dengan kotak pembatas (Konsol) Dalam prosedur ini, Anda menggunakan konsol untuk menggambar kotak pembatas di sekitar objek dalam gambar Anda. Anda juga dapat mengidentifikasi objek dalam gambar dengan menetapkan label ke kotak pembatas. **catatan** Anda tidak dapat menggunakan browser Safari untuk menambahkan kotak pembatas ke gambar. Untuk browser yang didukung, lihat[Menyiapkan Label Kustom Rekognition Amazon](setting-up.md). Sebelum Anda dapat menambahkan kotak pembatas, Anda harus menambahkan setidaknya satu label ke kumpulan data. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Tambahkan label baru (Konsol)](md-labels.md#md-add-new-labels). **** **Untuk menambahkan kotak pembatas ke gambar (konsol)** 1. Buka konsol Amazon Rekognition di. [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) 1. Pilih **Gunakan Label Kustom**. 1. Pilih **Mulai**. 1. Di panel navigasi kiri, pilih **Proyek**. 1. Di halaman **Proyek**, pilih proyek yang ingin Anda gunakan. Halaman detail untuk proyek Anda ditampilkan. 1. Pada halaman detail proyek, pilih **gambar Label** 1. Jika Anda ingin menambahkan kotak pembatas ke gambar kumpulan data pelatihan Anda, pilih tab **Pelatihan**. Jika tidak, pilih tab **Uji** untuk menambahkan kotak pembatas ke gambar kumpulan data pengujian. 1. Pilih **Mulai pelabelan** untuk masuk ke mode pelabelan. 1. Di galeri gambar, pilih gambar yang ingin Anda tambahkan kotak pembatas. 1. Pilih **Draw bounding box**. Serangkaian tips ditampilkan sebelum editor kotak pembatas ditampilkan. 1. Di panel **Label** di sebelah kanan, pilih label yang ingin Anda tetapkan ke kotak pembatas. 1. Dalam alat gambar, letakkan pointer Anda di area kiri atas objek yang diinginkan. 1. Tekan tombol kiri mouse dan gambar kotak di sekitar objek. Cobalah untuk menggambar kotak pembatas sedekat mungkin dengan objek. 1. Lepaskan tombol mouse. Kotak pembatas disorot. 1. Pilih **Berikutnya** jika Anda memiliki lebih banyak gambar untuk diberi label. Jika tidak, pilih **Selesai** untuk menyelesaikan pelabelan. ![UI untuk menggambar kotak pembatas di sekitar gambar, gambarnya adalah Amazon Echo dan speaker pintar Echo Dot pada permukaan kayu.](http://docs.aws.amazon.com/id_id/rekognition/latest/customlabels-dg/images/draw-bounding-box.png) 1. Ulangi langkah 1-7 sampai Anda telah membuat kotak pembatas di setiap gambar yang berisi objek. 1. Pilih **Simpan perubahan** untuk menyimpan perubahan Anda. 1. Pilih **Keluar** untuk keluar dari mode pelabelan. ## Temukan objek dengan kotak pembatas (SDK) Anda dapat menggunakan `UpdateDatasetEntries` API untuk menambahkan atau memperbarui informasi lokasi objek untuk gambar. `UpdateDatasetEntries`mengambil satu atau lebih baris JSON. Setiap JSON Line mewakili satu gambar. Untuk lokalisasi objek, JSON Line terlihat mirip dengan berikut ini. ``` {"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png", "bounding-box": {"image_size": [{"width": 640, "height": 480, "depth": 3}], "annotations": [{ "class_id": 1, "top": 251, "left": 399, "width": 155, "height": 101}, {"class_id": 0, "top": 65, "left": 86, "width": 220, "height": 334}]}, "bounding-box-metadata": {"objects": [{ "confidence": 1}, {"confidence": 1}], "class-map": {"0": "Echo", "1": "Echo Dot"}, "type": "groundtruth/object-detection", "human-annotated": "yes", "creation-date": "2013-11-18T02:53:27", "job-name": "my job"}} ``` `source-ref`Bidang menunjukkan lokasi gambar. Garis JSON juga menyertakan kotak pembatas berlabel untuk setiap objek pada gambar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Lokalisasi objek dalam file manifes](md-create-manifest-file-object-detection.md). **Untuk menetapkan kotak pembatas ke gambar** 1. Dapatkan JSON Line get untuk gambar yang ada dengan menggunakan. `ListDatasetEntries` Untuk `source-ref` bidang, tentukan lokasi gambar yang ingin Anda tetapkan label tingkat gambar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Daftar entri kumpulan data (SDK)](md-listing-dataset-entries-sdk.md). 1. Perbarui JSON Line yang dikembalikan pada langkah sebelumnya menggunakan informasi di[Lokalisasi objek dalam file manifes](md-create-manifest-file-object-detection.md). 1. Panggil `UpdateDatasetEntries` untuk memperbarui gambar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menambahkan lebih banyak gambar ke kumpulan data](md-add-images.md).