Definir líneas JSON para la segmentación de imágenes

Defina una línea JSON para cada imagen que desee utilizar en un archivo de manifiesto de Amazon Lookout for Vision. Si desea crear un modelo de segmentación, la línea JSON debe incluir información de segmentación y clasificación de la imagen. Un archivo de manifiesto está compuesto por una o más líneas JSON, una para cada imagen que desee importar.

Para crear un archivo de manifiesto para imágenes segmentadas

1. Crea un archivo de texto vacío.

2. Agregue una línea JSON para cada imagen que quiera importar. La línea JSON debería tener un aspecto similar al siguiente:

   {"source-ref":"s3://path-to-image","anomaly-label":1,"anomaly-label-metadata":{"class-name":"anomaly","creation-date":"2021-10-12T14:16:45.668","human-annotated":"yes","job-name":"labeling-job/classification-job","type":"groundtruth/image-classification","confidence":1},"anomaly-mask-ref":"s3://path-to-image","anomaly-mask-ref-metadata":{"internal-color-map":{"0":{"class-name":"BACKGROUND","hex-color":"#ffffff","confidence":0.0},"1":{"class-name":"scratch","hex-color":"#2ca02c","confidence":0.0},"2":{"class-name":"dent","hex-color":"#1f77b4","confidence":0.0}},"type":"groundtruth/semantic-segmentation","human-annotated":"yes","creation-date":"2021-11-23T20:31:57.758889","job-name":"labeling-job/segmentation-job"}}

3. Guarde el archivo.

   nota

   Puede usar la extensión .manifest, pero no es obligatoria.

4. Cree un conjunto de datos con el archivo de manifiesto que creó. Para obtener más información, consulte Creación de un archivo de manifiesto.

Segmentación: líneas JSON

En esta sección, aprenderá a crear una línea JSON que incluya información de segmentación y clasificación de una imagen.

La siguiente línea JSON muestra una imagen con información de segmentación y clasificación. anomaly-label-metadatacontiene información de clasificación. anomaly-mask-refy anomaly-mask-ref-metadata contienen información de segmentación.

{
    "source-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-label": 1,
    "anomaly-label-metadata": {
        "class-name": "anomaly",
        "creation-date": "2021-10-12T14:16:45.668",
        "human-annotated": "yes",
        "job-name": "labeling-job/classification-job",
        "type": "groundtruth/image-classification",
        "confidence": 1
    },
    "anomaly-mask-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-mask-ref-metadata": {
        "internal-color-map": {
            "0": {
                "class-name": "BACKGROUND",
                "hex-color": "#ffffff",
                "confidence": 0.0
            },
            "1": {
                "class-name": "scratch",
                "hex-color": "#2ca02c",
                "confidence": 0.0
            },
            "2": {
                "class-name": "dent",
                "hex-color": "#1f77b4",
                "confidence": 0.0
            }
        },
        "type": "groundtruth/semantic-segmentation",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2021-11-23T20:31:57.758889",
        "job-name": "labeling-job/segmentation-job"
    }
}               
                

Claves y valores de línea JSON

La siguiente información describe las claves y los valores de una línea JSON de Amazon Lookout for Vision.

source-ref

(Obligatorio) La ubicación de Amazon S3 de la imagen. El formato es "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". Las imágenes de un conjunto de datos importado deben almacenarse en el mismo bucket de Amazon S3.

Uso de la detección de anomalías

(Obligatorio) El atributo de etiqueta. Utilice la clave anomaly-label u otro nombre de clave que elija. Amazon Lookout for Vision requiere el valor clave (1en el ejemplo anterior), pero no lo utiliza. El manifiesto de salida creado por Amazon Lookout for Vision convierte el valor en 1 para una imagen anómala y en un valor 0 de para una imagen normal. El valor de class-name determina si la imagen es normal o anómala.

Debe haber los metadatos correspondientes identificados por el nombre del campo con -metadata anexado. Por ejemplo, "anomaly-label-metadata".

anomalía-etiqueta-metadatos

(Obligatorio) Metadatos sobre el atributo de etiqueta. Contiene información de clasificación. El nombre del campo debe ser el mismo que el del atributo de etiqueta con -metadata anexado.

confidence

(Opcional) Amazon Lookout for Vision no lo usa actualmente Si especifica un valor, utilice un valor de 1.

job-name

(Opcional) Un nombre que elija para el trabajo que procesa la imagen.

class-name

(Obligatorio) Si la imagen contiene contenido normal, especifique normal o, de lo contrario, especifique anomaly. Si el valor de class-name es cualquier otro valor, la imagen se añade al conjunto de datos como una imagen sin etiqueta. Para etiquetar una imagen, consulte Añadir imágenes a su conjunto de datos..

anotado por humanos

(Obligatorio) Especifique "yes" si la anotación la completó un humano. De lo contrario, especifique "no".

Fecha de creación

(Opcional) La fecha y la hora de tiempo universal coordinado (UTC) en que se creó la etiqueta.

type

(Obligatorio) El tipo de procesamiento que se debe aplicar a la imagen. Use el valor "groundtruth/image-classification".

anomaly-mask-ref

(Obligatorio) La ubicación de Amazon S3 de imagen de la máscara. anomaly-mask-refUtilícela para el nombre de la clave o utilice el nombre de clave que elija. La clave debe terminar con-ref. La imagen de la máscara debe contener máscaras de colores para cada tipo internal-color-map de anomalía. El formato es "s3://BUCKET/OBJECT_PATH". Las imágenes de un conjunto de datos importado deben almacenarse en el mismo bucket de Amazon S3. La imagen de la máscara debe ser una imagen con formato de gráfico de red portátil (PNG).

anomaly-mask-ref-metadata

(Obligatorio) Metadatos de segmentación de la imagen. anomaly-mask-ref-metadataUtilícelo para el nombre de la clave o utilice el nombre de clave que elija. El nombre de la clave debe terminar por-ref-metadata.

mapa de colores interno

(Obligatorio) Un mapa de colores que se asigna a tipos de anomalías individuales. Los colores deben coincidir con los colores de la imagen de la máscara (anomaly-mask-ref).

clave

(Obligatorio) La clave del mapa. La entrada 0 debe contener el nombre de la clase BACKGROUND, que representa las áreas fuera de las anomalías en la imagen.

class-name

(Obligatorio) El nombre del tipo de anomalía, como un arañazo o una abolladura.

color hexadecimal

(Obligatorio) El color hexadecimal del tipo de anomalía, por ejemplo #2ca02c. El color debe coincidir con uno de los colores. anomaly-mask-ref El valor del tipo de BACKGROUND anomalía es siempre#ffffff.

confidence

(Obligatorio) Amazon Lookout for Vision no lo utiliza actualmente, pero se requiere un valor flotante.

anotado por humanos

(Obligatorio) Especifique "yes" si la anotación la completó un humano. De lo contrario, especifique "no".

Fecha de creación

(Opcional) La fecha y la hora de tiempo universal coordinado (UTC) en que se creó la información de segmentación.

type

(Obligatorio) El tipo de procesamiento que se debe aplicar a la imagen. Use el valor "groundtruth/semantic-segmentation".