Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Mengarahkan kumpulan data
Cara Anda memberi label pada kumpulan data pelatihan dan pengujian dalam proyek Anda menentukan jenis model yang Anda buat. Dengan Amazon Rekognition Custom Labels Anda dapat membuat model yang melakukan hal berikut.
Temukan objek, adegan, dan konsep
Model mengklasifikasikan objek, adegan, dan konsep yang terkait dengan keseluruhan gambar.
Anda dapat membuat dua jenis model klasifikasi, klasifikasi gambar dan klasifikasi multi-label. Untuk kedua jenis model klasifikasi, model menemukan satu atau lebih label yang cocok dari set lengkap label yang digunakan untuk pelatihan. Kumpulan data pelatihan dan pengujian keduanya membutuhkan setidaknya dua label.
Klasifikasi gambar
Model mengklasifikasikan gambar sebagai milik satu set label yang telah ditentukan. Misalnya, Anda mungkin menginginkan model yang menentukan apakah gambar berisi ruang hidup. Gambar berikut mungkin memiliki label tingkat gambar living_space.
Untuk jenis model ini, tambahkan satu label tingkat gambar ke setiap gambar kumpulan data pelatihan dan uji. Untuk contoh proyek, lihatKlasifikasi gambar.
Klasifikasi multi-label
Model ini mengklasifikasikan gambar ke dalam beberapa kategori, seperti jenis bunga dan apakah memiliki daun, atau tidak. Misalnya, gambar berikut mungkin memiliki label level gambar mediterranean_spurge dan no_leaves.
Untuk jenis model ini, tetapkan label tingkat gambar untuk setiap kategori ke gambar kumpulan data pelatihan dan uji. Untuk contoh proyek, lihatKlasifikasi gambar multi-label.
Menetapkan label tingkat gambar
Jika gambar Anda disimpan dalam bucket Amazon S3, Anda dapat menggunakan nama folder untuk menambahkan label tingkat gambar secara otomatis. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengimpor gambar dari bucket Amazon S3. Anda juga dapat menambahkan label tingkat gambar ke gambar setelah membuat kumpulan data, Untuk informasi selengkapnya, lihat. Menetapkan label tingkat gambar ke gambar Anda dapat menambahkan label baru saat Anda membutuhkannya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengelola label.
Temukan lokasi objek
Untuk membuat model yang memprediksi lokasi objek dalam gambar Anda, Anda menentukan kotak pembatas lokasi objek dan label untuk gambar dalam kumpulan data pelatihan dan pengujian Anda. Kotak pembatas adalah kotak yang mengelilingi objek dengan erat. Misalnya, gambar berikut menunjukkan kotak pembatas di sekitar Amazon Echo dan Amazon Echo Dot. Setiap kotak pembatas memiliki label yang ditetapkan (Amazon Echo atau Amazon Echo Dot).
Untuk menemukan lokasi objek, kumpulan data Anda membutuhkan setidaknya satu label. Selama pelatihan model, label lebih lanjut secara otomatis dibuat yang mewakili area di luar kotak pembatas pada gambar.
Menetapkan kotak pembatas
Saat membuat kumpulan data, Anda dapat menyertakan informasi kotak pembatas untuk gambar Anda. Misalnya, Anda dapat mengimpor file manifes format SageMaker Ground Truth yang berisi kotak pembatas. Anda juga dapat menambahkan kotak pembatas setelah membuat kumpulan data. Untuk informasi selengkapnya, lihat Melabeli objek dengan kotak pembatas. Anda dapat menambahkan label baru saat Anda membutuhkannya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengelola label.
Temukan lokasi merek
Jika Anda ingin menemukan lokasi merek, seperti logo dan karakter animasi, Anda dapat menggunakan dua jenis gambar yang berbeda untuk gambar kumpulan data pelatihan Anda.
Gambar yang hanya dari logo. Setiap gambar membutuhkan label tingkat gambar tunggal yang mewakili nama logo. Misalnya, label tingkat gambar untuk gambar berikut dapat berupa Lambda.
Gambar yang berisi logo di lokasi alami, seperti pertandingan sepak bola atau diagram arsitektual. Setiap gambar pelatihan membutuhkan kotak pembatas yang mengelilingi setiap instance logo. Misalnya, gambar berikut menunjukkan diagram arsitektur dengan kotak pembatas berlabel yang mengelilingi logo AWS Lambda dan Amazon Pinpoint.
Kami menyarankan Anda untuk tidak mencampur label tingkat gambar dan kotak pembatas dalam gambar pelatihan Anda.
Gambar uji harus memiliki kotak pembatas di sekitar contoh merek yang ingin Anda temukan. Anda dapat membagi kumpulan data pelatihan untuk membuat kumpulan data pengujian, hanya jika gambar pelatihan menyertakan kotak pembatas berlabel. Jika gambar pelatihan hanya memiliki label tingkat gambar, Anda harus membuat kumpulan kumpulan data pengujian yang menyertakan gambar dengan kotak pembatas berlabel. Jika Anda melatih model untuk menemukan lokasi merek, lakukan Melabeli objek dengan kotak pembatas dan Menetapkan label tingkat gambar ke gambar sesuai dengan cara Anda memberi label pada gambar Anda.
Proyek Deteksi merek contoh menunjukkan bagaimana Amazon Rekognition Custom Labels menggunakan kotak pembatas berlabel untuk melatih model yang menemukan lokasi objek.
Persyaratan label untuk jenis model
Gunakan tabel berikut untuk menentukan cara memberi label pada gambar Anda.
Anda dapat menggabungkan label tingkat gambar dan gambar berlabel kotak pembatas dalam satu kumpulan data. Dalam hal ini, Amazon Rekognition Custom Labels memilih apakah akan membuat model tingkat gambar atau model lokasi objek.
| Contoh | Gambar pelatihan | Gambar uji |
|---|---|---|
|
1 Label tingkat gambar per gambar |
1 Label tingkat gambar per gambar |
|
|
Beberapa label tingkat gambar per gambar |
Beberapa label tingkat gambar per gambar |
|
|
label tingkat gambar (Anda juga dapat menggunakan kotak pembatas berlabel) |
Kotak pembatas berlabel |
|
|
Kotak pembatas berlabel |
Kotak pembatas berlabel |
