图像分类(单个标签) - Amazon SageMaker
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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。

图像分类(单个标签)

当您需要工作人员使用您指定的预定义标签对图像进行分类时,请使用 Amazon SageMaker Ground Truth 图像分类标记任务。将向工作人员显示图像,并要求工作人员为每个图像选择一个标签。

您可以使用 Ground Truth 控制台的 Amazon SageMaker 部分或 CreateLabelingJob 操作创建图像分类标记作业。

重要

对于此任务类型,如果您创建自己的清单文件,请使用 "source-ref" 识别 Amazon S3 中您要标记的每个图像文件的位置。有关更多信息,请参阅输入数据

创建图像分类标记作业(控制台)

您可以按照 创建标记作业(控制台)中的说明了解如何在 SageMaker 控制台中创建图像分类标记作业。In Step 10, choose Image from the Task category drop down menu, and choose Image Classification (Single Label) as the task type.

Ground Truth 为标记任务提供类似于以下内容的工作人员 UI。使用控制台创建标记作业时,需要指定说明,以帮助工作人员完成工作人员可以从中选择的作业和标签。

创建图像分类标记作业 (API)

要创建图像分类标记作业,请使用 SageMaker API 操作 CreateLabelingJob。该 API 为所有 AWS 开发工具包定义了该操作。To see a list of language-specific SDKs supported for this operation, review the See Also section of CreateLabelingJob.

请按照创建标记作业 (API)中的说明进行操作,并在配置请求时执行以下操作:

  • 此任务类型的注释前 Lambda 函数以 PRE-ImageMultiClass 结尾。要查找您的区域的注释前 Lambda ARN,请参阅 PreHumanTaskLambdaArn

  • 此任务类型的注释合并 Lambda 函数以 ACS-ImageMultiClass 结尾。要查找您所在区域的注释合并 Lambda ARN,请参阅 AnnotationConsolidationLambdaArn

The following is an example of an AWS Python SDK (Boto3) request to create a labeling job in the 美国东部(弗吉尼亚北部) Region. 所有红色参数都应替换为您的规范和资源。

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' }, ] )

为图像分类标记作业提供模板

如果要使用 API 创建标记作业,必须在 UiTemplateS3Uri 中提供工作人员任务模板。复制并修改以下模板。Only modify the short-instructions, full-instructions, and header.

将此模板上传到 S3,并在 UiTemplateS3Uri 中为此文件提供 S3 URI。

<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>

图像分类输出数据

Once you have created an image classification labeling job, your output data will be located in the Amazon S3 bucket specified in the S3OutputPath parameter when using the API or in the Output dataset location field of the Job overview section of the console.

要详细了解 Ground Truth 生成的输出清单文件以及 Ground Truth 用于存储输出数据的文件结构,请参阅输出数据

要查看来自图像分类标记作业的输出清单文件示例,请参阅 分类作业输出