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Amazon SageMaker AI Ground Truth ジョブを使用したイメージのラベル付け
Amazon SageMaker AI Ground Truth では、選択したベンダー企業である Amazon Mechanical Turk のワーカー、またはラベル付き画像セットを作成できる機械学習を備えた内部のプライベートワークフォースを使用できます。Amazon Rekognition Custom Labels は、指定した Amazon S3 バケットから SageMaker AI Ground Truth マニフェストファイルをインポートします。 Amazon S3
Amazon Rekognition Custom Labels は、次の SageMaker AI Ground Truth タスクをサポートしています。
インポートするファイルは、イメージとマニフェストファイルです。マニフェストファイルには、インポートするイメージのラベルと境界ボックス情報が含まれています。
Amazon Rekognition には、イメージが保存されている Amazon S3 バケットにアクセスするためのアクセス許可が必要です。Amazon Rekognition Custom Labels によって設定されたコンソールバケットを使用している場合、必要なアクセス許可は既に設定されています。コンソールバケットを使用していない場合は、「外部の Amazon S3 バケットへのアクセス」を参照してください。
SageMaker AI Ground Truth ジョブを使用したマニフェストファイルの作成 (コンソール)
次の手順では、SageMaker AI Ground Truth ジョブでラベル付けされた画像を使用してデータセットを作成する方法を示します。ジョブ出力ファイルは Amazon Rekognition Custom Labels コンソールバケットに保存されます。
SageMaker AI Ground Truth ジョブでラベル付けされたイメージを使用してデータセットを作成するには (コンソール)
にサインイン AWS マネジメントコンソール し、https://console.aws.amazon.com/s3/
で Amazon S3 コンソールを開きます。 -
コンソールバケットに、トレーニングイメージを保存するフォルダを作成します。
注記
コンソールバケットは、 AWS リージョンで Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを初めて開いたときに作成されます。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels プロジェクトの管理」を参照してください。
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作成したフォルダにイメージをアップロードします。
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コンソールバケットに、Ground Truth ジョブの出力を保存するフォルダを作成します。
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SageMaker AI コンソール (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
) を開きます。 -
Ground Truth ラベリングジョブを作成します。ステップ 2 とステップ 4 で作成したフォルダの Amazon S3 URL が必要になります。詳細については、「データラベリングに Amazon SageMaker Ground Truth を使用する」を参照してください。
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ステップ 4 で作成したフォルダ内の
output.manifestファイルの場所を記録しておきます。このファイルは、サブフォルダGround-Truth-Job-Name/manifests/output -
「SageMaker AI Ground Truth マニフェストファイルを使用したデータセットの作成 (コンソール)」の手順に従って、アップロードしたマニフェストファイルを使用してデータセットを作成します。ステップ 8 では、[マニフェストファイルの場所] に、前のステップで記録しておいた場所の Amazon S3 URL を入力します。 AWS SDK を使用している場合は、 を実行しますSageMaker AI Ground Truth マニフェストファイル (SDK) を使用したデータセットの作成。
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ステップ 1～6 を繰り返して、テストデータセットの SageMaker AI Ground Truth ジョブを作成します。
