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イメージ分類 (マルチラベル)
画像内の複数のオブジェクトを分類する作業者が必要な場合は、Amazon SageMaker Ground Truth マルチラベル画像分類ラベリングタスクを使用してください。例えば、次のイメージは、犬と猫を示しています。マルチラベルイメージ分類を使用して、「dog」と「cat」というラベルをこのイメージに関連付けることができます。
マルチラベルのイメージ分類タスクで作業する場合、ワーカーは適用可能なすべてのラベルを選択するべきですが、少なくとも 1 つは必ず選択する必要があります。このタスクタイプを使用してジョブを作成する場合、最大 50 のラベルカテゴリを指定できます。
コンソールでラベル付けジョブを作成する場合、Ground Truth には、どのラベルもイメージに適用されない場合のための「none」カテゴリがありません。このオプションをワーカーに提供するには、マルチラベルのイメージ分類ジョブを作成するときに「none」または「other」に似たラベルを含めます。
各イメージに対して 1 つのラベルを選択するようにワーカーを制限するには、イメージ分類 (単一ラベル) タスクタイプを使用します。
重要
このタスクタイプでは、独自のマニフェストファイルを作成する場合、"source-ref"
を使用して、ラベル付けする Amazon S3 内の各イメージファイルの場所を特定します。詳細については、「入力データ」を参照してください。
マルチラベルのイメージ分類ラベル付けジョブを作成する (コンソール)
ラベル付けジョブの作成 (コンソール)指示に従って、コンソールでマルチラベル画像分類ラベリングジョブを作成する方法を学ぶことができます。 SageMaker ステップ 10 で、[Task category] (タスクカテゴリ) ドロップダウンメニューから [Image] (イメージ) を選択し、[Image Classification] (イメージ分類 (マルチラベル)) タスクタイプを指定します。
Ground Truth には、ラベル付けタスク用の次のようなワーカー UI が用意されています。コンソールでラベル付けジョブを作成するときは、ワーカーがジョブを実行できる手順と、ワーカーが選択できるラベルを指定します。
マルチラベルのイメージ分類ラベル付けジョブ (API) を作成する
マルチラベル画像分類ラベリングジョブを作成するには、 SageMaker API オペレーションを使用します。CreateLabelingJob
この API はすべての AWS SDK に対してこの操作を定義します。このオペレーションでサポートされている言語固有の SDK のリストを確認するには、CreateLabelingJob
の「以下の資料も参照してください」セクションを確認してください。
リクエストを設定する際には、「ラベル付けジョブを作成 (API)」の指示に従ったうえで、以下のことを実行してください。
-
このタスクタイプの注釈前 Lambda 関数は
PRE-ImageMultiClassMultiLabel
で終わります。お住まいのリージョンの事前アノテーションの Lambda ARN を見つけるには、を参照してください。PreHumanTaskLambdaArn -
このタスクタイプの注釈統合 Lambda 関数は
ACS-ImageMultiClassMultiLabel
で終わります。お住まいのリージョンのアノテーション統合 Lambda ARN を確認するには、を参照してください。AnnotationConsolidationLambdaArn
以下は、米国東部 (バージニア北部) リージョンでラベル付けジョブを作成する AWS Python SDK (Boto3) リクエスト
response = client.create_labeling_job( LabelingJobName=
'example-multi-label-image-classification-labeling-job
, LabelAttributeName='label'
, InputConfig={ 'DataSource': { 'S3DataSource': { 'ManifestS3Uri':'s3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
} }, 'DataAttributes': { 'ContentClassifiers': ['FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent'
, ] } }, OutputConfig={ 'S3OutputPath':'s3://bucket/path/file-to-store-output-data'
, 'KmsKeyId':'string'
}, RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*
, LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json'
, StoppingConditions={ 'MaxHumanLabeledObjectCount':123
, 'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled':123
}, HumanTaskConfig={ 'WorkteamArn':'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*'
, 'UiConfig': { 'UiTemplateS3Uri':'s3://bucket/path/worker-task-template.html'
}, 'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414
:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel', 'TaskKeywords': ['Image Classification'
, ], 'TaskTitle':'Multi-label image classification task'
, 'TaskDescription':'Select all labels that apply to the images shown'
, 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject':123
, 'TaskTimeLimitInSeconds':123
, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds':123
, 'MaxConcurrentTaskCount':123
, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414
:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel' }, Tags=[ { 'Key':'string'
, 'Value':'string'
}, ] )
マルチラベルのイメージ分類用のテンプレートを提供する
API を使用してラベル付けジョブを作成する場合は、UiTemplateS3Uri
でワーカータスクテンプレートを指定する必要があります。次のテンプレートをコピーして変更します。short-instructions
、full-instructions
、header
のみ変更します。
このテンプレートを S3 にアップロードし、このファイルの S3 URI を UiTemplateS3Uri
で指定します。
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script> <crowd-form> <crowd-image-classifier-multi-select name="crowd-image-classifier-multi-select" src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" header="Please identify all classes in image" categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}" > <full-instructions header="Multi Label Image classification instructions"> <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the image.</li> <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li> <li><strong>Choose</strong> the appropriate labels that best suit the image.</li></ol> </full-instructions> <short-instructions> <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3> <p>Enter description to explain the correct label to the workers</p> <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3> <p>Enter description of an incorrect label</p> </short-instructions> </crowd-image-classifier-multi-select> </crowd-form>
マルチラベルのイメージ分類出力データ
マルチラベルイメージ分類のラベル付けジョブを作成すると、出力データは、APIを使用するときに S3OutputPath
パラメータで指定された Amazon S3 バケット、またはコンソールの [Job overview] (ジョブの概要)セクションの [Output dataset location] (出力データセットの場所) フィールドに配置されます。
Ground Truth によって生成される出力マニフェストファイルと、Ground Truth が出力データを保存するために使用するファイル構造の詳細については、「出力データ」を参照してください。
マルチラベルのイメージ分類ラベル付けジョブの出力マニフェストファイルの例については、「マルチラベル分類ジョブの出力」を参照してください。