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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
-
빈 텍스트 파일 생성
-
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"}}
-
파일을 저장합니다.
참고
.manifest
확장을 사용할 수 있지만 필수는 아닙니다. -
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-metadata
분류 정보가 들어 있습니다. anomaly-mask-ref
그리고 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://
입니다. 가져온 데이터세트의 이미지는 동일한 Amazon S3 버킷에 저장되어야 합니다.BUCKET
/OBJECT_PATH
"
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 1
로 변환하고 일반 이미지의 경우 값을 0
로 변환합니다. class-name
의 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
1
의 값을 사용하십시오. - job-name
-
(선택 사항) 이미지를 처리하는 작업에 원하는 이름을 붙이세요.
- class-name
-
(필수) 이미지에 일반 내용이 포함된 경우
normal
을 지정하고, 그렇지 않으면anomaly
를 지정하십시오.class-name
의 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-ref
를 사용하거나 원하는 키 이름을 사용하십시오. 키는 -ref
로 끝나야 합니다. 마스크 이미지에는 각 예외 유형 internal-color-map
에 대한 컬러 마스크가 포함되어야 합니다. 형식은 "s3://
입니다. 가져온 데이터세트의 이미지는 동일한 Amazon S3 버킷에 저장되어야 합니다. 마스크 이미지는 이동식 네트워크 그래픽 (PNG) 형식 이미지여야 합니다.BUCKET
/OBJECT_PATH
"
anomaly-mask-ref-metadata
(필수) 이미지의 세분화 메타데이터. 키 이름에는 anomaly-mask-ref-metadata
를 사용하거나 원하는 키 이름을 사용하십시오. 키 이름은 -ref-metadata
로 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
). 색상은anomaly-mask-ref
의 색상과 일치해야 합니다.BACKGROUND
예외 유형의 값은 항상#ffffff
입니다.- 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.