本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 使用输入和输出数据
<a name="sms-data"></a>

您向 Amazon G SageMaker round Truth 提供的输入数据将发送给您的工作人员进行标记。您可以通过创建一个定义所有需要标注的数据的清单文件，或者通过将输入数据对象发送到正在进行的流式标注作业以实时标注，来选择要发送给工作人员的数据。

输出数据是标注作业的结果。输出数据文件或*增强清单文件*包含发送给标注作业的每个对象的标签数据，以及关于分配给数据对象的标签的元数据。

当您使用内置任务类型的图像分类（单标签和多标签）、文本分类（单标签和多标签）、对象检测和语义分割来创建标签作业时，您可以使用生成的增强清单文件来启动训练作业。 SageMaker 有关如何使用增强清单通过 Amazon AI 训练对象检测机器学习模型的演示，请参阅 object\$1detection\$1 SageMaker augmented\$1manifest [\$1training.ipy](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/ground_truth_labeling_jobs/object_detection_augmented_manifest_training/object_detection_augmented_manifest_training.html) nb。有关更多信息，请参阅 [训练作业中的增强清单文件](augmented-manifest.md)。

**Topics**
+ [输入数据](sms-data-input.md)
+ [3D 点云输入数据](sms-point-cloud-input-data.md)
+ [视频帧输入数据](sms-video-frame-input-data-overview.md)
+ [标注作业输出数据](sms-data-output.md)