イメージ準備 - Rekognition

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イメージ準備

トレーニングおよびテストデータセットの画像には、モデルに見つけてもらいたいオブジェクト、シーン、またはコンセプトが含まれています。

画像の内容は、トレーニングされたモデルに識別させたい画像を表すさまざまな背景と照明でなければなりません。

このセクションでは、トレーニングデータセットとテストデータセット内の画像に関する情報を提供します。

イメージ形式

Amazon Rekognition カスタムラベルモデルには、PNG および JPEG 形式の画像を使用してトレーニングできます。同様に、カスタムラベルを検出するにはDetectCustomLabelsには、PNG および JPEG 形式の画像が必要です。

入力画像の推奨事項

Amazon Rekognition カスタムラベルには、モデルのトレーニングとテストに画像が必要です。画像を準備するには、次の点を考慮してください。

  • 作成するモデルに特定のドメインを選択します。たとえば、風光明媚な景色用のモデルと、機械部品などのオブジェクト用の別のモデルを選択できます。Amazon Rekognition カスタムラベルは、画像が選択したドメインにある場合に最も効果的です。

  • 少なくとも 10 枚の画像を使用して、モデルをトレーニングします。

  • 画像は PNG または JPEG 形式である必要があります。

  • さまざまな照明、背景、解像度でオブジェクトが写っている画像を使用してください。

  • トレーニングイメージとテストイメージは、モデルで使用したいイメージと似ている必要があります。

  • 画像に割り当てるラベルを決定します。

  • 画像の解像度が十分に大きいことを確認します。詳細については、「Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ」を参照してください。

  • オクルージョンが検出したいオブジェクトを覆い隠さないようにしてください。

  • 背景とのコントラストが十分である画像を使用します。

  • 明るくシャープな画像を使用します。被写体やカメラの動きによってぼやける可能性のある画像はできるだけ使用しないでください。

  • オブジェクトが画像の大部分を占める画像を使用してください。

  • テストデータセット内の画像は、トレーニングデータセット内の画像であってはなりません。それらには、モデルが分析するようにトレーニングされたオブジェクト、シーン、およびコンセプトを含める必要があります。

画像セットのサイズ

Amazon Rekognition カスタムラベルでは、一連の画像を使用してモデルをトレーニングします。少なくとも、少なくとも 10 枚の画像をトレーニングに使用する必要があります。Amazon Rekognition カスタムラベルは、トレーニング画像とテスト画像をデータセットに保存します。詳細については、「トレーニングおよびテストデータセットの作成 (コンソール)」を参照してください。