イメージ分類 (単一ラベル) - Amazon SageMaker

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イメージ分類 (単一ラベル)

指定した定義済みのラベルを使用してワーカーがイメージを分類する必要がある場合は、Amazon SageMaker Ground Truth 画像分類のラベル付けタスクを使用します。ワーカーにはイメージが表示され、イメージごとに 1 つのラベルを選択するように求められます。

イメージ分類ラベリングジョブを作成するには、Amazon SageMaker コンソールの [Ground Truth] セクションまたは CreateLabelingJobオペレーション.

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"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。

イメージ分類ラベリングジョブを作成する (コンソール)

指示に従ってくださいラベル付けジョブの作成 (コンソール)SageMaker コンソールでイメージ分類ラベルリングジョブを作成する方法については、「」を参照してください。手順 10 で、イメージからのタスクカテゴリドロップダウンメニューを開き、イメージ分類 (単一ラベル)をタスクタイプとして使用します。

Ground Truth には、ラベリングタスク用の次のようなワーカー UI が用意されています。コンソールでラベリング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。

イメージ分類ラベリングジョブを作成する (API)

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 に対してこのオペレーションを定義します。この操作でサポートされている言語固有の SDK の一覧を表示するには、以下の資料も参照してください。のセクションCreateLabelingJob

リクエストを設定する際には、「ラベル付けジョブの作成 (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関数はで終わります。PRE-ImageMultiClass。リージョンの注釈前 Lambda ARN を確認するには、PreHumanTaskLambdaArn

  • このタスクタイプの注釈統合 Lambda 関数はで終わります。ACS-ImageMultiClass。リージョンの注釈統合 Lambda ARN を確認するには、AnnotationConsolidationLambdaArn

の例を次に示します。AWSPython SDK (Boto3) リクエストをクリックして、米国東部 (バージニア北部) リージョンでラベリングジョブを作成します。赤色のすべてのパラメータを仕様とリソースに置き換えます。

response = client.create_labeling_job( LabelingJobName='example-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-ImageMultiClass, 'TaskKeywords': [ Image classification', ], 'TaskTitle': Image classification task', 'TaskDescription': 'Carefully inspect the image and classify it by selecting one label from the categories provided.', 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123, 'TaskTimeLimitInSeconds': 123, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123, 'MaxConcurrentTaskCount': 123, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-ImageMultiClass' }, Tags=[ { 'Key': 'string', 'Value': 'string' }, ] )

イメージ分類ラベリングジョブ用のテンプレートの提供

API を使用してラベリング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-instructionsfull-instructionsheader 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 name="crowd-image-classifier" src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" header="please classify" categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}" > <full-instructions header="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 label that best suits 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> </crowd-form>

イメージ分類出力データ

画像分類ラベリングジョブを作成すると、出力データはS3OutputPathパラメーターを使用するか、出力データセットの場所のフィールドJob 概要コンソールの [] セクションに表示されます。

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

イメージ分類ラベリングジョブの出力マニフェストファイルの例については、「分類ジョブの出力」を参照してください。