マニフェストファイル内のオブジェクトのローカリゼーション

Ground Truth 境界ボックスジョブ出力形式の JSON 行をマニフェストファイルに追加 SageMakerすることで、オブジェクトローカリゼーション情報でラベル付けされたイメージをインポートできます。

ローカリゼーション情報は、イメージ上のオブジェクトの位置を表します。位置は、オブジェクトを囲む境界ボックスで表されます。境界ボックスの構造には、境界ボックスの左上の座標と、境界ボックスの幅と高さが含まれます。境界ボックス形式の JSON 行には、イメージ上の 1 つ以上のオブジェクトの位置と、イメージ上の各オブジェクトのクラスの境界ボックスが含まれます。

マニフェストファイルは 1 行以上の JSON 行で構成され、各行には 1 つのイメージの情報が含まれます。

オブジェクトローカリゼーションのマニフェストファイルを作成するには

空のテキストファイルを作成します。

インポートする画像ごとに JSON Lines を追加します。各 JSON 行は次のようになります。


{"source-ref": "s3://bucket/images/IMG_1186.png", "bounding-box": {"image_size": [{"width": 640, "height": 480, "depth": 3}], "annotations": [{ "class_id": 1,	"top": 251,	"left": 399, "width": 155, "height": 101}, {"class_id": 0, "top": 65, "left": 86, "width": 220,	"height": 334}]}, "bounding-box-metadata": {"objects": [{ "confidence": 1}, {"confidence": 1}],	"class-map": {"0": "Echo",	"1": "Echo Dot"}, "type": "groundtruth/object-detection", "human-annotated": "yes",	"creation-date": "2013-11-18T02:53:27", "job-name": "my job"}}

ファイルを保存します。.manifest 拡張機能を使用できますが、必須ではありません。
作成したファイルを使用してデータセットを作成します。詳細については、「 SageMaker Ground Truth 形式のマニフェストファイルを使用してデータセットを作成するには (コンソール）」を参照してください。

オブジェクト境界ボックスの JSON 行

このセクションでは、1 つのイメージの JSON 行を作成する方法について説明します。次のイメージは、Amazon Echo デバイスと Amazon Echo Dot デバイスの周囲の境界ボックスを示しています。

以下は、前のイメージの境界ボックスの JSON 行です。


{
	"source-ref": "s3://custom-labels-bucket/images/IMG_1186.png",
	"bounding-box": {
		"image_size": [{
			"width": 640,
			"height": 480,
			"depth": 3
		}],
		"annotations": [{
			"class_id": 1,
			"top": 251,
			"left": 399,
			"width": 155,
			"height": 101
		}, {
			"class_id": 0,
			"top": 65,
			"left": 86,
			"width": 220,
			"height": 334
		}]
	},
	"bounding-box-metadata": {
		"objects": [{
			"confidence": 1
		}, {
			"confidence": 1
		}],
		"class-map": {
			"0": "Echo",
			"1": "Echo Dot"
		},
		"type": "groundtruth/object-detection",
		"human-annotated": "yes",
		"creation-date": "2013-11-18T02:53:27",
		"job-name": "my job"
	}
}

以下の情報に注意してください。

source-ref

(必須) 画像の Amazon S3 の場所。形式は "s3://BUCKET/OBJECT_PATH" です。インポートされたデータセット内の画像は、同じ Amazon S3 バケットに格納する必要があります。

`bounding-box`

(必須) ラベル属性。フィールド名を選択します。イメージサイズと、イメージ内で検知された各オブジェクトの境界ボックスが含まれます。末尾に -metadata が付いたフィールド名により特定される該当メタデータが必要です。例えば、"bounding-box-metadata"。

image_size

(必須) イメージのサイズ (ピクセル単位) を含む単一要素の配列。

height - (必須) イメージの高さ (ピクセル単位)。
width - (必須) イメージの奥行き (ピクセル単位)。
depth - (必須) イメージ内のチャネル数。RGB イメージの最大値は 3 です。Amazon Rekognition Custom Labels では現在使用されていませんが、値が必要です。

annotations

(必須) イメージ内で検知された各オブジェクトの境界ボックス情報の配列。

class_id - (必須) class-map のラベルにマッピングします。前の例では、class_id が 1 のオブジェクトは、イメージ内の Echo Dot です。
top - (必須) イメージの上部から境界ボックスの上部までの距離 (ピクセル単位)。
left - (必須) イメージの左から境界ボックスの左までの距離 (ピクセル単位)。
width - (必須) 境界ボックスの幅 (ピクセル単位)。
height - (必須) 境界ボックスの高さ (ピクセル単位)。

`bounding-box`-metadata

(必須) ラベル属性に関するメタデータ。フィールド名は、-metadata を付加したラベル属性と同じでなければなりません。イメージ内で検知された各オブジェクトの境界ボックス情報の配列。

オブジェクト: (必須) イメージ内のオブジェクトの配列。インデックスによって annotations 配列にマッピングされます。Amazon Rekognition Custom Labels では、信頼性属性は使用されません。
class-map: (必須) イメージ内で検知されたオブジェクトに適用されるクラスのマップ。
type: (必須) 分類ジョブのタイプ。"groundtruth/object-detection" はジョブをオブジェクト検知として識別します。
creation-date: (必須) ラベルが作成された協定世界時 (UTC) の日時。
human-annotated: (必須) アノテーションが人によって完成されている場合、"yes" を指定します。それ以外の場合は、"no" です。
job-name: (オプション) イメージを処理するジョブの名前。

ブラウザで JavaScript が無効になっているか、使用できません。

AWS ドキュメントを使用するには、JavaScript を有効にする必要があります。手順については、使用するブラウザのヘルプページを参照してください。

ドキュメントの表記規則

マニフェストファイル内のイメージレベルのラベル

マニフェストファイルの検証ルール