이미지 분할을 위한 JSON 선 정의 - Amazon Lookout for Vision
세그멘테이션 라인 JSONJSON라인 키 및 값

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이미지 분할을 위한 JSON 선 정의

Amazon Lookout for Vision 매니페스트 파일에서 사용하려는 각 이미지에 대해 한 JSON 줄을 정의합니다. 세그멘테이션 모델을 생성하려는 경우, JSON 라인에는 이미지에 대한 세그멘테이션 및 분류 정보가 포함되어야 합니다. 매니페스트 파일은 가져오려는 이미지당 하나씩, 하나 이상의 JSON 라인으로 구성됩니다.

분류된 이미지를 위한 매니페스트 파일을 만들려면

  1. 빈 텍스트 파일 생성

  2. 가져오려는 각 이미지에 JSON 줄을 추가합니다. 각 JSON 라인은 다음과 비슷해야 합니다.

    {"source-ref":"s3://path-to-image","anomaly-label":1,"anomaly-label-metadata":{"class-name":"anomaly","creation-date":"2021-10-12T14:16:45.668","human-annotated":"yes","job-name":"labeling-job/classification-job","type":"groundtruth/image-classification","confidence":1},"anomaly-mask-ref":"s3://path-to-image","anomaly-mask-ref-metadata":{"internal-color-map":{"0":{"class-name":"BACKGROUND","hex-color":"#ffffff","confidence":0.0},"1":{"class-name":"scratch","hex-color":"#2ca02c","confidence":0.0},"2":{"class-name":"dent","hex-color":"#1f77b4","confidence":0.0}},"type":"groundtruth/semantic-segmentation","human-annotated":"yes","creation-date":"2021-11-23T20:31:57.758889","job-name":"labeling-job/segmentation-job"}}

  3. 파일을 저장합니다.

    참고

    .manifest 확장을 사용할 수 있지만 필수는 아닙니다.

  4. 생성한 매니페스트 파일을 사용하여 데이터 세트를 생성하세요. 자세한 내용은 매니페스트 파일 만들기 단원을 참조하십시오.

세그멘테이션 라인 JSON

이 섹션에서는 이미지에 대한 분할 및 분류 정보가 포함된 JSON 선을 만드는 방법을 알아봅니다.

다음 JSON 줄은 분할 및 분류 정보가 포함된 이미지를 보여줍니다. anomaly-label-metadata분류 정보가 들어 있습니다. anomaly-mask-ref그리고 세그멘테이션 정보를 anomaly-mask-ref-metadata 포함합니다.


{
    "source-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-label": 1,
    "anomaly-label-metadata": {
        "class-name": "anomaly",
        "creation-date": "2021-10-12T14:16:45.668",
        "human-annotated": "yes",
        "job-name": "labeling-job/classification-job",
        "type": "groundtruth/image-classification",
        "confidence": 1
    },
    "anomaly-mask-ref": "s3://path-to-image",
    "anomaly-mask-ref-metadata": {
        "internal-color-map": {
            "0": {
                "class-name": "BACKGROUND",
                "hex-color": "#ffffff",
                "confidence": 0.0
            },
            "1": {
                "class-name": "scratch",
                "hex-color": "#2ca02c",
                "confidence": 0.0
            },
            "2": {
                "class-name": "dent",
                "hex-color": "#1f77b4",
                "confidence": 0.0
            }
        },
        "type": "groundtruth/semantic-segmentation",
        "human-annotated": "yes",
        "creation-date": "2021-11-23T20:31:57.758889",
        "job-name": "labeling-job/segmentation-job"
    }
}

JSON라인 키 및 값

다음 정보는 Amazon Lookout for JSON Vision 라인의 키와 값에 대한 설명입니다.

소스 참조

(필수) 이미지의 Amazon S3 위치입니다. 형식은 "s3://BUCKET/OBJECT_PATH"입니다. 가져온 데이터세트의 이미지는 동일한 Amazon S3 버킷에 저장되어야 합니다.

이상 레이블

(필수) 레이블 속성 키 anomaly-label 또는 선택한 다른 키 이름을 사용하십시오. Amazon Lookout for Vision에서는 키 값 (위 예시 1)이 필요하지만 사용되지는 않습니다. Amazon Lookout for Vision에서 생성한 출력 매니페스트는 비정상 이미지의 경우 값을 1로 변환하고 일반 이미지의 경우 값을 0로 변환합니다. class-name의 값에 따라 이미지가 정상인지 비정상인지가 결정됩니다.

-metadata가 추가된 필드 이름으로 식별되는 상응하는 메타데이터가 있어야 합니다. 예: "anomaly-label-metadata".

anomaly-label-metadata

(필수) 레이블 속성에 대한 메타데이터 분류 정보가 들어 있습니다. 필드 이름은 -metadata가 추가된 레이블 속성과 동일해야 합니다.

confidence

(선택) Amazon Lookout for Vision이 사용할 수 없습니다. 값을 지정하는 경우 1의 값을 사용하십시오.

job-name

(선택 사항) 이미지를 처리하는 작업에 원하는 이름을 붙이세요.

class-name

(필수) 이미지에 일반 내용이 포함된 경우 normal을 지정하고, 그렇지 않으면 anomaly를 지정하십시오. class-name의 값이 다른 값인 경우 이미지는 레이블이 지정되지 않은 이미지로 데이터세트에 추가됩니다. 이미지에 레이블을 지정하려면 데이터 세트에 이미지 추가을 참조하십시오.

human-annotated

(필수) 사람이 주석을 완성했으면 "yes" 항목을 지정하세요. 아닌 경우에는 "no"로 지정합니다.

creation-date

(선택 사항) 협정 세계시 (UTC) 라벨이 생성된 날짜 및 시간.

type

(필수) 이미지에 적용해야 하는 처리 유형입니다. "groundtruth/image-classification"값을 사용합니다.

anomaly-mask-ref

(필수) 마스크 이미지의 Amazon S3 위치입니다. 키 이름에는 anomaly-mask-ref를 사용하거나 원하는 키 이름을 사용하십시오. 키는 -ref로 끝나야 합니다. 마스크 이미지에는 각 예외 유형 internal-color-map에 대한 컬러 마스크가 포함되어야 합니다. 형식은 "s3://BUCKET/OBJECT_PATH"입니다. 가져온 데이터세트의 이미지는 동일한 Amazon S3 버킷에 저장되어야 합니다. 마스크 이미지는 이동식 네트워크 그래픽 (PNG) 형식 이미지여야 합니다.

anomaly-mask-ref-metadata

(필수) 이미지의 세분화 메타데이터. 키 이름에는 anomaly-mask-ref-metadata를 사용하거나 원하는 키 이름을 사용하십시오. 키 이름은 -ref-metadata로 끝나야 합니다.

internal-color-map

(필수) 개별 예외 유형에 매핑되는 색상 맵. 색상은 마스크 이미지의 색상과 일치해야 합니다 (anomaly-mask-ref).

키

(필수) 맵의 키. 항목에는 이미지에서 예외가 없는 영역을 BACKGROUND 나타내는 클래스 이름이 0 포함되어야 합니다.

class-name

(필수) 스크래치 또는 덴트와 같은 예외 유형의 이름입니다.

헥스 컬러

(필수) 예외 유형의 헥스 컬러 (예:#2ca02c). 색상은 anomaly-mask-ref의 색상과 일치해야 합니다. BACKGROUND예외 유형의 값은 항상 #ffffff입니다.

confidence

(필수) 현재 Amazon Lookout for Vision에서는 사용하지 않지만 부동 소수점 값이 필요합니다.

human-annotated

(필수) 사람이 주석을 완성했으면 "yes" 항목을 지정하세요. 아닌 경우에는 "no"로 지정합니다.

creation-date

(선택 사항) 세그멘테이션 정보가 생성된 협정 세계시 (UTC) 날짜 및 시간.

type

(필수) 이미지에 적용해야 하는 처리 유형입니다. "groundtruth/semantic-segmentation"값을 사용합니다.