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# 为图像分配图像级标签
可以使用图像级标签来训练将图像分类的模型。图像级标签表示图像包含物体、场景或概念。例如，下图显示了一条河。如果模型将图像分类为包含河流，则需要添加 *river* 图像级标签。有关更多信息，请参阅 [确定数据集用途](md-dataset-purpose.md)。
![\[日落或日出时分，群山和云层倒映在平静的湖面上。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/rekognition/latest/customlabels-dg/images/pateros.jpg)
包含图像级标签的数据集需要至少定义两个标签。每张图像都至少需要分配一个用于标识图像中的物体、场景或概念的标签。
**为图像分配图像级标签（控制台）**
1. 打开亚马逊 Rekognition 控制台，网址为[https://console.aws.amazon.com/rekognition/](https://console.aws.amazon.com/rekognition/)。
1. 选择**使用自定义标签**。
1. 选择**开始**。
1. 在左侧导航窗格中，选择**项目**。
1. 在**项目**页面上，选择要使用的项目。此时将显示项目的详细信息页面。
1. 在左侧导航窗格中，选择**数据集**。
1. 如果要向训练数据集添加标签，请选择**训练**选项卡。否则，请选择**测试**选项卡，向测试数据集添加标签。
1. 选择**开始标注**，进入标注模式。
1. 在图像库中，选择要为其添加标签的一张或多张图像。一次只能选择一个页面上的图像。要在一个页面上选择连续范围的图像，请执行以下操作：
1. 选择范围中的第一张图像。
1. 按住 Shift 键。
1. 选择范围中的最后一张图像。这样便可将第一张和第二张图像之间的图像全部选中。
1. 松开 Shift 键。
1. 选择**分配图像级标签**。
1. 在**向选定图像分配图像级标签**对话框中，选择要分配给该等图像的标签。
1. 选择**分配**，将标签分配给图像。
1. 重复标注，直到每张图像都用所需的标签进行注释。
1. 选择**保存更改**以保存您的更改。
## 分配图像级标签 (SDK)
可以使用 `UpdateDatasetEntries` API 添加或更新分配给图像的图像级标签。`UpdateDatasetEntries` 接受一个或多个 JSON 行。每个 JSON 行代表一张图像。对于带有图像级标签的图像，JSON 行类似如下。
```
{"source-ref":"s3://custom-labels-console-us-east-1-nnnnnnnnnn/gt-job/manifest/IMG_1133.png","TestCLConsoleBucket":0,"TestCLConsoleBucket-metadata":{"confidence":0.95,"job-name":"labeling-job/testclconsolebucket","class-name":"Echo Dot","human-annotated":"yes","creation-date":"2020-04-15T20:17:23.433061","type":"groundtruth/image-classification"}}
```
`source-ref` 字段表示图像的位置。JSON 行还包含分配给图像的图像级标签。有关更多信息，请参阅 [在清单文件中导入图像级标签](md-create-manifest-file-classification.md)。
**为图像分配图像级标签**
1. 使用 `ListDatasetEntries` 获取现有图像的 JSON 行。在 `source-ref` 字段中，指定要为其分配标签的图像的位置。有关更多信息，请参阅 [列出数据集条目 (SDK)](md-listing-dataset-entries-sdk.md)。
1. 按照[在清单文件中导入图像级标签](md-create-manifest-file-classification.md)中的信息更新上一步中返回的 JSON 行。
1. 调用 `UpdateDatasetEntries` 来更新图像。有关更多信息，请参阅 [向数据集中添加更多图像](md-add-images.md)。