データセットへの画像の追加 - Amazon Lookout for Vision

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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)
  1. [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。

  2. 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。

  3. [Upload images] (画像をアップロード) を選択します。

  4. [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)
  1. まだの場合は、 以下のことを実行してください。

    1. 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。

    2. 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。

  2. 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; }
  3. 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。