이미지를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터 세트 생성

데이터 세트가 하나인 프로젝트 또는 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트가 분리된 프로젝트로 시작할 수 있습니다. 단일 데이터 세트로 시작하는 경우 Amazon Rekognition Custom Labels는 훈련 중에 데이터 세트를 분할하여 프로젝트에 사용할 훈련 데이터 세트(80%)와 테스트 데이터 세트(20%)를 생성합니다. Amazon Rekognition Custom Labels가 훈련 및 테스트에 사용할 이미지를 결정하게 하려면 단일 데이터 세트로 시작하세요. 훈련, 테스트 및 성능 튜닝을 완벽하게 제어하려면 별도의 훈련 및 테스트 데이터 세트로 프로젝트를 시작하는 것이 좋습니다.

다음 위치 중 하나에서 이미지를 가져와서 프로젝트에 대한 훈련 및 테스트 데이터 세트를 만들 수 있습니다.

• Amazon S3 버킷에서 이미지 가져오기

• 로컬 컴퓨터에서 이미지 가져오기

• 매니페스트 파일을 사용하여 이미지 가져오기

• 기존 데이터셋에서 콘텐츠 복사

별도의 훈련 및 테스트 데이터 세트로 프로젝트를 시작하는 경우 데이터 세트마다 다른 소스 위치를 사용할 수 있습니다.

이미지를 가져온 위치에 따라 이미지에 레이블이 지정되지 않을 수 있습니다. 예를 들어 로컬 컴퓨터에서 가져온 이미지에는 레이블이 지정되지 않습니다. Amazon SageMaker Ground Truth 매니페스트 파일에서 가져온 이미지에는 레이블이 지정됩니다. Amazon Rekognition Custom Labels 콘솔을 사용하여 레이블을 추가, 변경 및 할당할 수 있습니다. 자세한 내용은 이미지 레이블 지정 단원을 참조하십시오.

이미지 업로드 중에 오류가 발생하거나, 이미지가 누락되었거나, 이미지에 레이블이 누락된 경우 실패한 모델 훈련 디버깅 항목을 읽어보세요.

데이터 세트에 관한 자세한 내용은 데이터 세트 관리 항목을 참조하세요.

교육 및 테스트 데이터세트 생성 () SDK

를 사용하여 훈련 및 테스트 데이터세트를 만들 수 있습니다. AWS SDK

이 CreateDataset 작업을 통해 새 데이터세트를 만들 때 리소스를 분류하고 관리할 목적으로 태그를 선택적으로 지정할 수 있습니다.

훈련 데이터 세트

를 사용하여 다음과 같은 AWS SDK 방법으로 교육 데이터세트를 만들 수 있습니다.

• 제공한 Amazon Sagemaker 형식 매니페스트 파일과 CreateDataset함께 사용하십시오. 자세한 내용은 매니페스트 파일 생성 단원을 참조하십시오. 예제 코드는 SageMaker Ground Truth 매니페스트 파일 () 을 사용하여 데이터세트 만들기 SDK 항목을 참조하세요.

• CreateDataset를 사용하여 기존 Amazon Rekognition Custom Labels 데이터 세트를 복사하세요. 예제 코드는 기존 데이터 세트를 사용하여 데이터 세트 생성(SDK) 항목을 참조하세요.

• 를 사용하여 빈 데이터세트를 생성하고 나중에 CreateDataset 데이터세트 항목을 추가할 수 있습니다. UpdateDatasetEntries 빈 데이터 세트를 만들려면 프로젝트에 데이터 세트 추가 항목을 참조하세요. 데이터 세트에 이미지를 추가하려면 더 많은 이미지 추가(SDK) 항목을 참조하세요. 모델을 훈련하려면 먼저 데이터 세트 항목을 추가해야 합니다.

테스트 데이터 세트

를 사용하여 다음과 같은 AWS SDK 방법으로 테스트 데이터세트를 만들 수 있습니다.

• 제공한 Amazon Sagemaker 형식 매니페스트 파일과 CreateDataset함께 사용하십시오. 자세한 내용은 매니페스트 파일 생성 단원을 참조하십시오. 예제 코드는 SageMaker Ground Truth 매니페스트 파일 () 을 사용하여 데이터세트 만들기 SDK 항목을 참조하세요.

• CreateDataset를 사용하여 기존 Amazon Rekognition Custom Labels 데이터 세트를 복사하세요. 예제 코드는 기존 데이터 세트를 사용하여 데이터 세트 생성(SDK) 항목을 참조하세요.

• CreateDataset를 사용하여 빈 데이터 세트를 생성하고 나중에 UpdateDatasetEntries로 데이터 세트 항목을 추가합니다. 빈 데이터 세트를 만들려면 프로젝트에 데이터 세트 추가 항목을 참조하세요. 데이터 세트에 이미지를 추가하려면 더 많은 이미지 추가(SDK) 항목을 참조하세요. 모델을 훈련하려면 먼저 데이터 세트 항목을 추가해야 합니다.

• 훈련 데이터 세트를 별도의 훈련 데이터 세트와 테스트 데이터 세트로 분할합니다. 먼저 CreateDataset를 사용하여 빈 테스트 데이터 세트를 만듭니다. 그런 다음 를 호출하여 교육 데이터 세트 항목의 20% 를 테스트 데이터 세트로 이동합니다. DistributeDatasetEntries 빈 데이터 세트를 만들려면 프로젝트에 데이터 세트 추가(SDK) 항목을 참조하세요. 훈련 데이터 세트를 분할하려면 훈련 데이터 세트 배포(SDK) 항목을 참조하세요.