翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # ローカルコンピュータからの画像のインポート イメージは、コンピュータから直接ロードされます。同時にアップロードできる画像は、30 枚までです。 アップロードしたイメージにはラベルは付いていません。詳細については、「[イメージにラベルを付ける](md-labeling-images.md)」を参照してください。アップロードするイメージが多い場合は、Amazon S3 バケットの使用を検討してください。詳細については、「[Amazon S3 バケットからの画像のインポート](md-create-dataset-s3.md)」を参照してください。 **注記** AWS SDK を使用してローカルイメージを含むデータセットを作成することはできません。代わりに、マニフェストファイルを作成し、Amazon S3 バケットにイメージをアップロードします。詳細については、「[マニフェストファイルを使用した画像のインポート](md-create-dataset-ground-truth.md)」を参照してください。 **ローカルコンピュータ上の画像を使用してデータセットを作成するには (コンソール)** 1. Amazon Rekognition コンソールを [https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/) で開きます。 1. **[カスタムラベルを使用]** を選択します。 1. **[開始方法]** を選択します。 1. 左側のナビゲーションペインで、**[プロジェクト]** を選択します。 1. 「**プロジェクト**」ページで、データセットを追加したいプロジェクトを選択します。プロジェクトの詳細ページが表示されます。 1. **[データセットを作成]** を選択します。「**データセットを作成**」ページが表示されます。 1. **[設定の開始]** で、**[1 つのデータセットで開始]** または **[トレーニングデータセットで開始]** を選択します。より高品質のモデルを作成するには、トレーニングデータセットとテストデータセットを別々に始めることを推奨します。 ------ #### [ Single dataset ] 1. **[トレーニングデータセットの詳細]** セクションで、**[コンピュータから画像をアップロード]** を選択します。 1. **[データセットを作成]** を選択します。 1. データセットページで、**[画像を追加]** を選択します。 1. コンピュータファイルからデータセットにアップロードする画像を選択します。画像をドラッグするか、ローカルコンピュータからアップロードする画像を選択できます。 1. **[画像をアップロード]** を選択します。 ------ #### [ Separate training and test datasets ] 1. **[トレーニングデータセット詳細]** セクションで、**[コンピュータから画像をアップロード]** を選択します。 1. **[テストデータセット詳細]** セクションで、**[コンピュータから画像をアップロード]** を選択します。 **注記** トレーニングデータセットとテストデータセットは、異なる画像ソースを持つことができます。 1. **[データセットを作成]** を選択します。プロジェクトのデータセットページが表示され、それぞれのデータセットの**[トレーニング]** タブと**[テスト]** タブが表示されます。 1. **[アクション]** を選択し、**[トレーニングデータセットに画像を追加]** をクリックします。 1. データセットにアップロードする画像を選択します。画像をドラッグするか、ローカルコンピュータからアップロードする画像を選択できます。 1. **[画像をアップロード]** を選択します。 1. ステップ 5e ～ 5g を繰り返します。ステップ 5e で、**[アクション]** を選択します。**[テストデータセットに画像を追加]** をクリックします。 ------ 1. 「[イメージにラベルを付ける](md-labeling-images.md)」の手順に従って、画像にラベルを付けます。 1. 「[モデルのトレーニング (コンソール)](training-model.md#tm-console)」の手順に従って、モデルをトレーニングします。