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「プロジェクトの作成」
プロジェクトでは、モデルのモデルバージョン、トレーニングデータセット、テストデータセットを管理します。Amazon Rekognition Custom Labels コンソールまたは API を使用してプロジェクトを作成できます。プロジェクトの削除など、そのほかのプロジェクトタスクについては、「Amazon Rekognition Custom Labels プロジェクトの管理」を参照してください。
タグを使用して、プロジェクトを含む Amazon Rekognition Custom Labels リソースを分類および管理できます。
CreateProject オペレーションでは、新しいプロジェクトの作成時にオプションでタグを指定し、リソースの分類と管理に使用できるキーと値のペアとしてタグを指定できます。
Amazon Rekognition Custom Labels プロジェクトの作成 (コンソール)
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して、プロジェクトを作成できます。新しい AWS リージョンでコンソールを初めて使用すると、Amazon Rekognition Custom Labels は に AWS 、アカウントに Amazon S3 バケット (コンソールバケット) を作成するように要求します。このバケットは、プロジェクトファイルを保存するために使用されます。コンソールバケットが作成されない限り、Amazon Rekognition Custom Labels コンソールは使用できません。
Amazon Rekognition Custom Labels コンソールを使用して、プロジェクトを作成できます。
プロジェクトを作成するには (コンソール)
にサインイン AWS Management Console し、https://console.aws.amazon.com/rekognition/ で Amazon Rekognition コンソールを開きます。
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左側のペインで、[カスタムラベルを使用] を選択します。Amazon Rekognition Custom Labels のランディングページが表示されます。
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Amazon Rekognition Custom Labels のランディングページで、[開始方法] を選択します。
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左側のペインで、[プロジェクト] を選択します。
-
[プロジェクトを作成] を選択します。
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[プロジェクト名] にプロジェクトの名前を入力します。
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[プロジェクトを作成] を選択してプロジェクトを作成します。
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「トレーニングデータセットとテストデータセットの作成」のステップに従って、プロジェクト用のトレーニングデータセットとテストデータセットを作成します。
Amazon Rekognition Custom Labels プロジェクトの作成 (SDK)
Amazon Rekognition Custom Labels プロジェクトを作成するには、 を呼び出しますCreateProject。このレスポンスは、プロジェクト識別する Amazon リソースネーム (ARN) です。プロジェクトを作成したら、モデルのトレーニング用とテスト用のデータセットを作成します。詳細については、「イメージ付きのトレーニングデータセットとテストデータセットの作成」を参照してください。
プロジェクトを作成するには (SDK)
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まだインストールしていない場合は、 と AWS SDKsをインストール AWS CLI して設定します。詳細については、「ステップ 4: AWS CLI と AWS SDKsを設定する」を参照してください。
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プロジェクトを作成するには、次のコードを使用します。
- AWS CLI
-
次の例では、プロジェクトを作成し、その ARN を表示しています。
project-name
の値を作成するプロジェクトの名前に変更します。
aws rekognition create-project --project-name my_project
\
--profile custom-labels-access --"CUSTOM_LABELS" --tags'{"key1":"value1","key2":"value2"}'
- Python
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次の例では、プロジェクトを作成し、その ARN を表示しています。次のコマンドライン引数を指定します。
# Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
# SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
import argparse
import logging
import boto3
from botocore.exceptions import ClientError
logger = logging.getLogger(__name__)
def create_project(rek_client, project_name):
"""
Creates an Amazon Rekognition Custom Labels project
:param rek_client: The Amazon Rekognition Custom Labels Boto3 client.
:param project_name: A name for the new prooject.
"""
try:
#Create the project.
logger.info("Creating project: %s",project_name)
response=rek_client.create_project(ProjectName=project_name)
logger.info("project ARN: %s",response['ProjectArn'])
return response['ProjectArn']
except ClientError as err:
logger.exception("Couldn't create project - %s: %s", project_name, err.response['Error']['Message'])
raise
def add_arguments(parser):
"""
Adds command line arguments to the parser.
:param parser: The command line parser.
"""
parser.add_argument(
"project_name", help="A name for the new project."
)
def main():
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s: %(message)s")
try:
# Get command line arguments.
parser = argparse.ArgumentParser(usage=argparse.SUPPRESS)
add_arguments(parser)
args = parser.parse_args()
print(f"Creating project: {args.project_name}")
# Create the project.
session = boto3.Session(profile_name='custom-labels-access')
rekognition_client = session.client("rekognition")
project_arn=create_project(rekognition_client,
args.project_name)
print(f"Finished creating project: {args.project_name}")
print(f"ARN: {project_arn}")
except ClientError as err:
logger.exception("Problem creating project: %s", err)
print(f"Problem creating project: {err}")
if __name__ == "__main__":
main()
- Java V2
-
次の例では、プロジェクトを作成し、その ARN を表示しています。
次のコマンドライン引数を指定します。
/*
Copyright Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
SPDX-License-Identifier: Apache-2.0
*/
package com.example.rekognition;
import software.amazon.awssdk.auth.credentials.ProfileCredentialsProvider;
import software.amazon.awssdk.regions.Region;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.RekognitionClient;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CreateProjectRequest;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.CreateProjectResponse;
import software.amazon.awssdk.services.rekognition.model.RekognitionException;
import java.util.logging.Level;
import java.util.logging.Logger;
public class CreateProject {
public static final Logger logger = Logger.getLogger(CreateProject.class.getName());
public static String createMyProject(RekognitionClient rekClient, String projectName) {
try {
logger.log(Level.INFO, "Creating project: {0}", projectName);
CreateProjectRequest createProjectRequest = CreateProjectRequest.builder().projectName(projectName).build();
CreateProjectResponse response = rekClient.createProject(createProjectRequest);
logger.log(Level.INFO, "Project ARN: {0} ", response.projectArn());
return response.projectArn();
} catch (RekognitionException e) {
logger.log(Level.SEVERE, "Could not create project: {0}", e.getMessage());
throw e;
}
}
public static void main(String[] args) {
final String USAGE = "\n" + "Usage: " + "<project_name> <bucket> <image>\n\n" + "Where:\n"
+ " project_name - A name for the new project\n\n";
if (args.length != 1) {
System.out.println(USAGE);
System.exit(1);
}
String projectName = args[0];
String projectArn = null;
;
try {
// Get the Rekognition client.
RekognitionClient rekClient = RekognitionClient.builder()
.credentialsProvider(ProfileCredentialsProvider.create("custom-labels-access"))
.region(Region.US_WEST_2)
.build();
// Create the project
projectArn = createMyProject(rekClient, projectName);
System.out.println(String.format("Created project: %s %nProject ARN: %s", projectName, projectArn));
rekClient.close();
} catch (RekognitionException rekError) {
logger.log(Level.SEVERE, "Rekognition client error: {0}", rekError.getMessage());
System.exit(1);
}
}
}
-
レスポンスに表示されるプロジェクト ARN の名前を記録しておきます。モデルを作成するために必要となります。
-
「トレーニングデータセットとテストデータセットを作成する (SDK) 」のステップに従って、プロジェクト用のトレーニングデータセットとテストデータセットを作成します。
CreateProject オペレーションリクエスト
CreateProject オペレーションリクエストのフォーラムは次のとおりです。
{
"AutoUpdate": "string",
"Feature": "string",
"ProjectName": "string",
"Tags": {
"string": "string"
}
}