Classification des images (plusieurs étiquettes)

Utilisez une tâche d'étiquetage de classification d'image à plusieurs étiquettes Amazon SageMaker Ground Truth lorsque vous avez besoin que des employés classent plusieurs objets dans une image. Par exemple, l'image suivante présente un chien et un chat. Vous pouvez utiliser la classification d'image à plusieurs étiquettes pour associer les étiquettes « chien » et « chat » à cette image.

Lorsque vous travaillez sur une tâche de classification d'image à plusieurs étiquettes, les collaborateurs peuvent choisir toutes les étiquettes applicables, et doivent en choisir au moins une. Lorsque vous créez une tâche à l'aide de ce type de tâche, vous pouvez fournir jusqu'à 50 catégories d'étiquettes.

Lors de la création d'une tâche d'étiquetage dans la console, Ground Truth ne fournit pas de catégorie « aucune » pour le cas où aucune des étiquettes ne s'applique à une image. Pour fournir cette option aux collaborateurs, incluez une étiquette similaire à « aucune » ou « autre » lorsque vous créez une tâche de classification d'image à plusieurs étiquettes.

Pour imposer aux collaborateurs de choisir une seule étiquette pour chaque image, utilisez le type de tâche Classification des images (étiquette unique).

Important

Pour ce type de tâche, si vous créez votre propre fichier manifeste, utilisez "source-ref" pour identifier l'emplacement dans Amazon S3 de chaque fichier image que vous souhaitez étiqueter. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Données d'entrée.

Création d'une tâche d'étiquetage de classification d'image à plusieurs étiquettes (console)

Vous pouvez suivre les instructions Création d'une tâche d'étiquetage (Console) pour apprendre à créer une tâche d'étiquetage de classification d'image à plusieurs étiquettes dans la console SageMaker. À l'étape 10, choisissez Image dans le menu déroulant Catégorie de tâches puis Outil d'étiquetage pour la classification d'images (plusieurs étiquettes) comme type de tâche.

Ground Truth fournit une interface utilisateur employé similaire à la suivante pour l'étiquetage des tâches. Lorsque vous créez une tâche d'étiquetage dans la console, vous spécifiez des instructions pour aider les travailleurs à terminer la tâche et des étiquettes parmi lesquelles les travailleurs peuvent choisir.

Création d'une tâche d'étiquetage de classification d'image à plusieurs étiquettes (API)

Pour créer une tâche d'étiquetage de classification d'image à plusieurs étiquettes, utilisez l'opération CreateLabelingJob de l'API SageMaker. Cette API définit cette opération pour tous les kits SDK AWS. Pour afficher la liste des kits SDK spécifiques à la langue pris en charge pour cette opération, veuillez consulter la section Voir aussi de CreateLabelingJob.

Suivez les instructions présentées dans Création d'une tâche d'étiquetage (API) et procédez comme suit pour configurer votre demande :

• Les fonctions Lambda de pré-annotation pour ce type de tâche se terminent par PRE-ImageMultiClassMultiLabel. Pour trouver l'ARN Lambda de pré-annotation pour votre région, veuillez consulter PreHumanTaskLambdaArn.

• Les fonctions Lambda de consolidation des annotations pour ce type de tâche se terminent par ACS-ImageMultiClassMultiLabel. Pour trouver l'ARN Lambda de consolidation des annotations pour votre région, veuillez consulter AnnotationConsolidationLambdaArn.

Voici un exemple de requête du kit SDK AWS Python (Boto3) pour créer une tâche d'étiquetage dans la région USA Est (Virginie du Nord). Tous les paramètres en rouge doivent être remplacés par vos spécifications et ressources.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-multi-label-image-classification-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel',
        'TaskKeywords': [
            'Image Classification',
        ],
        'TaskTitle': 'Multi-label image classification task',
        'TaskDescription': 'Select all labels that apply to the images shown',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

Fournir un modèle pour la classification des images multiétiquettes

Si vous créez une tâche d'étiquetage à l'aide de l'API, vous devez fournir un modèle personnalisé dans UiTemplateS3Uri. Copiez et modifiez le modèle suivant. Modifiez uniquement short-instructions, full-instructions, et header.

Téléchargez ce modèle vers S3 et fournissez l'URI S3 pour ce fichier dans UiTemplateS3Uri.

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-image-classifier-multi-select
    name="crowd-image-classifier-multi-select"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    header="Please identify all classes in image"
    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
  >
    <full-instructions header="Multi Label Image classification instructions">
      <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the image.</li>
      <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
       <li><strong>Choose</strong> the appropriate labels that best suit the image.</li></ol>
    </full-instructions>
    <short-instructions>
      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
      <p>Enter description to explain the correct label to the workers</p>
      <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3>
      <p>Enter description of an incorrect label</p>
   </short-instructions>
  </crowd-image-classifier-multi-select>
</crowd-form>

Données de sortie de classification d'image à plusieurs étiquettes

Une fois que vous avez créé une tâche d'étiquetage de classification d'image à plusieurs étiquettes, vos données de sortie seront situées dans le compartiment Amazon S3 spécifié dans le paramètre S3OutputPath lorsque vous utilisez l'API ou dans le champ Output dataset location (Emplacement du jeu de données de sortie) de la section Job overview (Présentation de la tâche) de la console.

Pour en savoir plus sur le fichier manifeste de sortie généré par Ground Truth et sur la structure de fichier que ce dernier utilise pour stocker vos données de sortie, veuillez consulter Données de sortie.

Pour accéder à un exemple de fichiers manifestes de sortie pour la tâche d'étiquetage de classification d'image à plusieurs étiquettes, veuillez consulter Sortie d'une tâche de classification à plusieurs étiquettes.