Bilder klassifizieren (Konsole) - Amazon Lookout für Vision

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Bilder klassifizieren (Konsole)

Sie verwenden die Lookout for Vision Vision-Konsole, um Bilder in einem Datensatz als normal oder als Anomalie zu klassifizieren. Unklassifizierte Bilder werden nicht zum Trainieren Ihres Modells verwendet.

Wenn Sie ein Bildsegmentierungsmodell erstellen, überspringen Sie dieses Verfahren und tun Sie esBilder segmentieren (Konsole), das Schritte zur Klassifizierung von Bildern beinhaltet.

Anmerkung

Wenn Sie den Vorgang gerade abgeschlossen habenErstellen Sie Ihren Datensatz, sollte die Konsole derzeit Ihr Modell-Dashboard anzeigen und Sie müssen die Schritte 1 bis 4 nicht ausführen.

Um deine Bilder zu klassifizieren (Konsole)

  1. Öffnen Sie die Amazon Lookout for Vision Vision-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/lookoutvision/.

  2. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Projekte aus.

  3. Wählen Sie auf der Seite Projekte das Projekt aus, das Sie verwenden möchten.

  4. Wählen Sie im linken Navigationsbereich Ihres Projekts Dataset aus.

  5. Wenn Sie separate Trainings- und Testdatensätze haben, wählen Sie die Registerkarte für den Datensatz aus, den Sie verwenden möchten.

  6. Wählen Sie mit der Kennzeichnung beginnen aus.

  7. Wählen Sie Alle Bilder auf dieser Seite auswählen.

  8. Wenn die Bilder normal sind, wählen Sie „Als normal klassifizieren“, andernfalls „Als Anomalie klassifizieren“. Unter jedem Bild wird eine Bezeichnung angezeigt.

  9. Wenn Sie die Bezeichnung für ein Bild ändern müssen, gehen Sie wie folgt vor:

    1. Wählen Sie unter dem Bild „Anomalie“ oder „Normal“.

    2. Wenn Sie die richtige Bezeichnung für ein Bild nicht ermitteln können, vergrößern Sie das Bild, indem Sie das Bild in der Galerie auswählen.

    Anmerkung

    Sie können Bildbeschriftungen filtern, indem Sie im Abschnitt Filter die gewünschte Bezeichnung oder den gewünschten Labelstatus auswählen.

  10. Wiederholen Sie bei Bedarf die Schritte 7-9 auf jeder Seite, bis alle Bilder im Datensatz korrekt beschriftet sind.

  11. Wählen Sie Änderungen speichern.

  12. Wenn Sie mit dem Beschriften Ihrer Bilder fertig sind, können Sie Ihr Modell trainieren.