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Image Beschriftungsverifizierung
Die Erstellung eines hochpräzisen Trainings-Datasets für Ihren Machine Learning(ML)-Algorithmus ist ein iterativer Prozess. In der Regel überprüfen Sie und passen Sie Ihre Kennzeichnungen kontinuierlich an, bis Sie davon überzeugt sind, dass sie die Grundwahrheit (Ground Truth) oder das, was direkt in der realen Welt zu beobachten ist, genau repräsentieren.
Sie können eine Amazon SageMaker Ground Truth Aufgabe zur Überprüfung von Bildbezeichnungen verwenden, um Auftragnehmer anzuweisen, die Beschriftungen eines Datensatzes zu überprüfen und die Beschriftungsgenauigkeit zu verbessern. Arbeitskräfte können angeben, ob die vorhandenen Etiketten korrekt sind oder die Qualität der Etiketten bewerten. Sie können auch Kommentare hinzufügen, um ihre Argumentation zu erläutern. Amazon SageMaker Ground Truth unterstützt die Überprüfung von Labels für - Begrenzungsrahmen und -Semantische Segmentierung von BildernLabels.
Sie erstellen einen Kennzeichnungsauftrag für die Bildbeschriftung mithilfe des Ground Truth-Abschnitts der Amazon- SageMaker Konsole oder der -CreateLabelingJobOperation.
Ground Truth stellt für die Beschriftungsaufgaben eine Auftragnehmer-Benutzeroberfläche ähnlich der folgenden bereit. Wenn Sie den Labeling-Auftrag mit der Konsole erstellen, können Sie die angezeigten Bilder und Inhalte ändern. Weitere Informationen zum Erstellen eines Beschriftungsauftrags in der Konsole mithilfe von Ground Truth finden Sie unter Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (Konsole).
Sie können einen Kennzeichnungsauftrag für die Labelverifizierung mithilfe der SageMaker Konsole oder API erstellen. Informationen zum Erstellen eines Beschriftungsauftrages mithilfe der Ground Truth API-Operation CreateLabelingJob, finden Sie unter Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API).
