Lookout for vision Labeling 관련

안녕하세요. AWS Support에 문의 주셔서 감사합니다. 저는 고객님의 케이스를 담당하게된 AWS BigData specialization팀의 Cloud Support Engineer인 Cadence입니다. 고객님께서는 Lookout for Vision labelling에 대해 질문 주신 것으로 이해하였습니다.

Lookout for Vision labelling은 분류 및 세분화 작업 모두에 사용할 수 있습니다 [1]. 레이블 지정 인터페이스에서 다음 화면으로 넘어갈 수 없는 경우 데이터세트가 학습을 시작하기 위한 최소 요구 사항을 충족하지 못할 수 있습니다. 요구 사항은 사용 중인 작업 유형 및 데이터세트에 따라 상이합니다. 아래 설명서 [2] 를 참고하여 데이터세트가 사용 사례의 최소 요구 사항을 충족하는지 확인하시기 바랍니다.

참고로 Lookout for Vision labelling은 SageMaker Ground Truth와 통합됩니다. 즉, Sagemaker Ground Truth를 사용하여 모든 이미지에 미리 레이블을 지정한 다음 레이블이 지정된 이미지를 Lookout for Vision으로 직접 가져와서 학습을 시작할 수 있습니다. 아래 참고 링크를 사용하여 이 프로세스에 대한 자세한 정보를 확인하시기 바랍니다[3].

상기 답변이 고객님이 질문하신 내용과 Lookout for Vision 라벨링에 대한 대체 옵션에 답변이 되었기를 바랍니다. AWS Support에 문의주셔서 감사드리며 좋은 하루 되시기 바랍니다.

추가로 궁금하신 점이 있으시면 언제든 회신 주시기 바랍니다.

감사합니다.

References:

[1] https://docs.aws.amazon.com/lookout-for-vision/latest/developer-guide/model-labelling-overview.html

[2] https://docs.aws.amazon.com/lookout-for-vision/latest/developer-guide/model-create-dataset.html#model-prepare-images

[3] https://docs.aws.amazon.com/lookout-for-vision/latest/developer-guide/create-dataset-groundtruth-labeling-lob.html