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# イメージの準備
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 トレーニングデータセットとテストデータセットのイメージには、モデルが検知するオブジェクト、シーン、または概念が含まれています。

イメージのコンテンツには、トレーニングを受けたモデルが識別するイメージを表すさまざまな背景と照明が必要です。

このセクションでは、トレーニングデータセットとテストデータセットのイメージに関する情報を提供します。

## イメージ形式
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Amazon Rekognition Custom Labels では、PNG および JPEG 形式のイメージを使用してトレーニングできます。同様に、`DetectCustomLabels` を使用してカスタムラベルを検知するには、PNG および JPEG 形式のイメージが必要です。

## 入力するイメージの推奨事項
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Amazon Rekognition Custom Labels では、モデルのトレーニングとテストにイメージが必要です。イメージを準備するには、以下の事項を考慮してください。
+ 作成するモデルの特定のドメインを選択します。例えば、景観用のモデルや機械部品などのオブジェクト用のモデルを選択できます。Amazon Rekognition Custom Labels は、選択したドメインにイメージが存在する場合に最適です。
+ モデルをトレーニングするには、少なくとも 10 枚のイメージを使用します。
+ イメージは PNG または JPEG 形式である必要があります。
+ さまざまな照明、背景、解像度でオブジェクトを撮影したイメージを使用します。
+ トレーニングイメージとテストイメージは、モデルで使用するイメージに似ている必要があります。
+ イメージに割り当てるラベルを決定します。
+ 画像の解像度が十分に大きいことを確認します。詳細については、「[Amazon Rekognition Custom Labels のガイドラインとクォータ](limits.md)」を参照してください。
+ オクルージョンによって、検知対象のオブジェクトが不鮮明にならないようにします。
+ 背景とのコントラストが十分である画像を使用します。
+ 明るくシャープな画像を使用します。被写体やカメラの動きによって、ぼやけている可能性があるイメージは、できるだけ使用しないでください。
+ イメージの大部分をオブジェクトが占めるイメージを使用します。
+ テストデータセット内のイメージがトレーニングデータセット内のイメージに存在しない必要があります。これらには、モデルが分析するように訓練されたオブジェクト、シーン、概念が含まれている必要があります。

## イメージセットのサイズ
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Amazon Rekognition Custom Labels は、一連のイメージを使用してモデルをトレーニングします。トレーニングには、少なくとも 10 枚のイメージを使用する必要があります。Amazon Rekognition Custom Labels は、トレーニングイメージとテストイメージをデータセットに保存します。詳細については、「[イメージ付きのトレーニングデータセットとテストデータセットの作成](md-create-dataset.md)」を参照してください。