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# 매니페스트 파일 생성
<a name="md-create-manifest-file"></a>

SageMaker AI Ground Truth 형식 매니페스트 파일을 가져와서 테스트 또는 훈련 데이터 세트를 생성할 수 있습니다. 이미지에 SageMaker AI Ground Truth 매니페스트 파일이 아닌 형식으로 레이블이 지정된 경우 다음 정보를 사용하여 SageMaker AI Ground Truth 형식 매니페스트 파일을 생성합니다.

매니페스트 파일은 [JSON 라인](http://jsonlines.org) 형식이며, 각 라인은 이미지의 레이블 정보를 나타내는 완전한 JSON 객체입니다. Amazon Rekognition Custom Labels는 다음 형식의 JSON 라인이 있는 SageMaker AI Ground Truth 매니페스트를 지원합니다.
+ [분류 작업 출력](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-data-output.html#sms-output-class): 이미지에 이미지 수준 레이블을 추가하는 데 사용합니다. 이미지 수준 레이블은 이미지에 있는 장면, 개념 또는 객체(객체 위치 정보가 필요하지 않은 경우)의 클래스를 정의합니다. 이미지에는 이미지 수준 레이블이 두 개 이상 있을 수 있습니다. 자세한 내용은 [매니페스트 파일의 이미지 수준 레이블 가져오기](md-create-manifest-file-classification.md) 단원을 참조하십시오.
+ [경계 상자 작업 출력](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-data-output.html#sms-output-box): 이미지에 있는 하나 이상의 객체의 클래스와 위치에 레이블을 지정하는 데 사용합니다. 자세한 내용은 [매니페스트 파일의 객체 위치 파악](md-create-manifest-file-object-detection.md) 단원을 참조하십시오.

이미지 수준 및 위치 파악(경계 상자) JSON 라인을 동일한 매니페스트 파일에 연결할 수 있습니다.

**참고**  
이 항목의 JSON 라인 예제는 가독성을 위해 형식이 지정되었습니다.

매니페스트 파일을 가져올 때 Amazon Rekognition Custom Labels는 제한, 구문 및 시맨틱에 대한 검증 규칙을 적용합니다. 자세한 내용은 [매니페스트 파일의 검증 규칙](md-create-manifest-file-validation-rules.md) 단원을 참조하십시오.

매니페스트 파일이 참조하는 이미지는 동일한 Amazon S3 버킷에 있어야 합니다. 매니페스트 파일은 이미지를 저장하는 Amazon S3 버킷과 다른 Amazon S3 버킷에 있을 수 있습니다. JSON 라인의 `source-ref` 필드에 이미지 위치를 지정합니다.

Amazon Rekognition은 이미지가 저장되는 Amazon S3 버킷에 액세스할 수 있는 권한이 필요합니다. Amazon Rekognition Custom Labels가 자동으로 설정한 콘솔 버킷을 사용하는 경우, 필요한 권한은 이미 설정되어 있습니다. 콘솔 버킷을 사용하지 않는 경우 [외부 Amazon S3 버킷에 액세스](su-console-policy.md#su-external-buckets) 항목을 참조하세요.

**Topics**
+ [매니페스트 파일 생성](#md-create-manifest-file-console)

## 매니페스트 파일 생성
<a name="md-create-manifest-file-console"></a>

다음 절차는 훈련 및 테스트 데이터 세트가 포함된 프로젝트를 생성합니다. 데이터 세트는 사용자가 만든 훈련 및 테스트 매니페스트 파일에서 생성됩니다.

<a name="create-dataset-procedure-manifest-file"></a>

**SageMaker AI Ground Truth 형식 매니페스트 파일을 사용하여 데이터 세트를 생성하려면(콘솔)**

1. 콘솔 버킷에서 매니페스트 파일을 보관할 [폴더를 생성](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-folder.html)합니다.

1. 콘솔 버킷에서 이미지를 보관할 폴더를 생성합니다.

1. 방금 생성한 폴더에 이미지를 업로드합니다.

1. 훈련 데이터 세트에 대한 SageMaker AI Ground Truth 형식 매니페스트 파일을 생성합니다. 자세한 내용은 [매니페스트 파일의 이미지 수준 레이블 가져오기](md-create-manifest-file-classification.md) 및 [매니페스트 파일의 객체 위치 파악](md-create-manifest-file-object-detection.md) 섹션을 참조하세요.
**중요**  
각 JSON 라인의 `source-ref` 필드 값은 업로드한 이미지에 매핑되어야 합니다.

1. 테스트 데이터 세트에 대한 SageMaker AI Ground Truth 형식 매니페스트 파일을 생성합니다.

1. 방금 생성한 폴더에 [매니페스트 파일을 업로드](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/upload-objects.html)합니다.

1. 매니페스트 파일의 위치를 기록해 둡니다.

1. [SageMaker AI Ground Truth 매니페스트 파일을 사용하여 데이터 세트 생성(콘솔)](md-create-dataset-ground-truth.md#md-create-dataset-ground-truth-console)의 지침에 따라 업로드된 매니페스트 파일로 데이터 세트를 생성하세요. 8단계로 **.manifest 파일 위치**에 이전 단계에서 기록해 둔 위치의 Amazon S3 URL을 입력합니다. AWS SDK를 사용하는 경우를 수행합니다[SageMaker AI Ground Truth 매니페스트 파일(SDK)을 사용하여 데이터 세트 생성](md-create-dataset-ground-truth.md#md-create-dataset-ground-truth-sdk).