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# 影像標籤驗證
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為機器學習 (ML) 演算法建立高準確度的訓練資料集是一段反覆的過程。一般而言，您檢閱並持續調整標籤，直到您對其準確代表的基本事實或可在真實世界中直接觀察的內容感到滿意為止。您可以使用 Amazon SageMaker Ground Truth 影像標籤驗證任務，引導工作者檢閱資料集的標籤並改善標籤準確性。工作者可以指出現有標籤是否正確或對標籤品質進行評分，他們還可以新增評論來解釋他們的推理。Amazon SageMaker Ground Truth 支援 [使用邊界框分類映像物件](sms-bounding-box.md) 和 [使用語意分割識別影像內容](sms-semantic-segmentation.md) 標籤的標籤驗證。您可以使用 Amazon SageMaker AI 主控台的 Ground Truth 區段或 [CreateLabelingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) 作業，建立影像標籤驗證標籤工作。

Ground Truth 提供與以下類似的工作者主控台以進行標籤任務。使用主控台建立標籤工作時，您可以修改所顯示的影像和內容。若要了解如何在主控台中使用 Ground Truth 建立標籤工作，請參閱[建立標籤工作 (主控台)](sms-create-labeling-job-console.md)。

![\[Ground Truth 提供用於標籤工作的工作者主控台範例。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/label-verification-example.png)


您可以使用 SageMaker AI 主控台或 API 來建立標籤驗證標籤工作。若要了解如何使用 Ground Truth API 作業 `CreateLabelingJob` 來建立標籤工作，請參閱[建立標籤工作 (API)](sms-create-labeling-job-api.md)。