翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
データセットへの画像の追加
データセットを作成したら、データセットに画像を追加したい場合があります。たとえば、モデル評価でモデルの品質が悪いことが判明した場合は、画像を追加することでモデルの品質を高めることができます。テストデータセットを作成している場合、画像を追加すると、モデルのパフォーマンス指標の精度が向上します。
データセットを更新した後、モデルを再トレーニングします。
画像をさらに追加する
ローカルコンピュータから画像をアップロードすることで、データセットに画像を追加できます。SDK でラベル付き画像を追加するには、[SDK] (プロジェクト削除) UpdateDatasetEntriesを呼び出して、
データセットに画像を追加するには (コンソール)
-
[Actions] (アクション) をクリックし、画像を追加するデータセットを選択します。
-
データセットにアップロードする画像を選択します。画像をドラッグするか、ローカルコンピュータからアップロードする画像を選択できます。同時にアップロードできる画像は、30 枚までです。
-
[Upload images] (画像をアップロード) を選択します。
-
[Save changes] (変更の保存) をクリックします。
画像の追加が終わったら、モデルのトレーニングに使用できるようにラベルを付ける必要があります。詳細については、「画像の分類 (コンソール)」を参照してください。
画像をさらに追加する (SDK)
SDK でラベル付き画像を追加するには、[SDK] (プロジェクト削除) UpdateDatasetEntriesを呼び出して、追加する画像を含むマニフェストファイルを指定します。マニフェストファイルの JSONsource-ref 行のフィールドに画像を指定して、既存の画像を更新することもできます。詳細については、「マニフェストファイルの作成」を参照してください。
データセットに画像を追加するには (SDK)
まだの場合は、 以下のことを実行してください。
Amazon Lookout for Vision にアクセスするためのアクセス許可を持つ IAM ユーザーを作成または更新します。詳細については、「ステップ 3: アクセス許可の設定」を参照してください。
AWS CLI と AWS SDK をインストールして設定します。詳細については、「ステップ 5: AWS CLI と AWS SDK をセットアップする」を参照してください。
-
次のサンプルコードを使用して、データセットに画像を追加します。
- CLI
-
以下の値を変更します。
-
project-name更新するデータセットを含むプロジェクトの名前を入力します。
-
dataset-type更新するデータセットのタイプに変更します (trainまたはtest)。
-
changesデータセットの更新を含むマニフェストファイルの場所に移動します。
aws lookoutvision update-dataset-entries\
--project-name project\
--dataset-type train or test\
--changes fileb://manifest file
- Python
-
このコードは、AWSドキュメント SDK の例 GitHub リポジトリから引用されたものです。詳しい事例は [こちら] です。
@staticmethod
def update_dataset_entries(lookoutvision_client, project_name, dataset_type, updates_file):
"""
Adds dataset entries to an Amazon Lookout for Vision dataset.
:param lookoutvision_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client.
:param project_name: The project that contains the dataset that you want to update.
:param dataset_type: The type of the dataset that you want to update (train or test).
:param updates_file: The manifest file of JSON Lines that contains the updates.
"""
try:
status = ""
status_message = ""
manifest_file = ""
# Update dataset entries
logger.info(f"""Updating {dataset_type} dataset for project {project_name}
with entries from {updates_file}.""")
with open(updates_file) as f:
manifest_file = f.read()
lookoutvision_client.update_dataset_entries(
ProjectName=project_name,
DatasetType=dataset_type,
Changes=manifest_file,
)
finished = False
while finished == False:
dataset = lookoutvision_client.describe_dataset(ProjectName=project_name,
DatasetType=dataset_type)
status = dataset['DatasetDescription']['Status']
status_message = dataset['DatasetDescription']['StatusMessage']
if status == "UPDATE_IN_PROGRESS":
logger.info(
(f"Updating {dataset_type} dataset for project {project_name}."))
time.sleep(5)
continue
if status == "UPDATE_FAILED_ROLLBACK_IN_PROGRESS":
logger.info(
(f"Update failed, rolling back {dataset_type} dataset for project {project_name}."))
time.sleep(5)
continue
if status == "UPDATE_COMPLETE":
logger.info(
f"Dataset updated: {status} : {status_message} : {dataset_type} dataset for project {project_name}.")
finished = True
continue
if status == "UPDATE_FAILED_ROLLBACK_COMPLETE":
logger.info(
f"Rollback complated after update failure: {status} : {status_message} : {dataset_type} dataset for project {project_name}.")
finished = True
continue
logger.exception(
f"Failed. Unexpected state for dataset update: {status} : {status_message} : {dataset_type} dataset for project {project_name}.")
raise Exception(
f"Failed. Unexpected state for dataset update: {status} : {status_message} :{dataset_type} dataset for project {project_name}.")
logger.info(f"Added entries to dataset.")
return status, status_message
except ClientError as err:
logger.exception(
f"Couldn't update dataset: {err.response['Error']['Message']}")
raise
- Java V2
-
このコードは、AWSドキュメント SDK の例 GitHub リポジトリから引用されたものです。詳しい事例は [こちら] です。
/**
* Updates an Amazon Lookout for Vision dataset from a manifest file.
* Returns after Lookout for Vision updates the dataset.
*
* @param lfvClient An Amazon Lookout for Vision client.
* @param projectName The name of the project in which you want to update a
* dataset.
* @param datasetType The type of the dataset that you want to update (train or
* test).
* @param manifestFile The name and location of a local manifest file that you want to
* use to update the dataset.
* @return DatasetStatus The status of the updated dataset.
*/
public static DatasetStatus updateDatasetEntries(LookoutVisionClient lfvClient, String projectName,
String datasetType, String updateFile) throws FileNotFoundException, LookoutVisionException,
InterruptedException {
logger.log(Level.INFO, "Updating {0} dataset for project {1}",
new Object[] { datasetType, projectName });
InputStream sourceStream = new FileInputStream(updateFile);
SdkBytes sourceBytes = SdkBytes.fromInputStream(sourceStream);
UpdateDatasetEntriesRequest updateDatasetEntriesRequest = UpdateDatasetEntriesRequest.builder()
.projectName(projectName)
.datasetType(datasetType)
.changes(sourceBytes)
.build();
lfvClient.updateDatasetEntries(updateDatasetEntriesRequest);
boolean finished = false;
DatasetStatus status = null;
// Wait until update completes.
do {
DescribeDatasetRequest describeDatasetRequest = DescribeDatasetRequest.builder()
.projectName(projectName)
.datasetType(datasetType)
.build();
DescribeDatasetResponse describeDatasetResponse = lfvClient
.describeDataset(describeDatasetRequest);
DatasetDescription datasetDescription = describeDatasetResponse.datasetDescription();
status = datasetDescription.status();
switch (status) {
case UPDATE_COMPLETE:
logger.log(Level.INFO, "{0} Dataset updated for project {1}.",
new Object[] { datasetType, projectName });
finished = true;
break;
case UPDATE_IN_PROGRESS:
logger.log(Level.INFO, "{0} Dataset update for project {1} in progress.",
new Object[] { datasetType, projectName });
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
break;
case UPDATE_FAILED_ROLLBACK_IN_PROGRESS:
logger.log(Level.SEVERE,
"{0} Dataset update failed for project {1}. Rolling back",
new Object[] { datasetType, projectName });
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
break;
case UPDATE_FAILED_ROLLBACK_COMPLETE:
logger.log(Level.SEVERE,
"{0} Dataset update failed for project {1}. Rollback completed.",
new Object[] { datasetType, projectName });
finished = true;
break;
default:
logger.log(Level.SEVERE,
"{0} Dataset update failed for project {1}. Unexpected error returned.",
new Object[] { datasetType, projectName });
finished = true;
}
} while (!finished);
return status;
}
-
前のステップを繰り返し、他のデータセットタイプの値を指定します。
