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。

# 创建映像分类作业（单一标签）
<a name="sms-image-classification"></a>

如果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，请使用 Amazon G SageMaker round Truth 图像分类标注任务。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 Amazon A SageMaker I 控制台的 Ground Truth 部分或[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)操作创建图像分类标签任务。

**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 中您要标注的每个图像文件的位置。有关更多信息，请参阅 [输入数据](sms-data-input.md)。

## 创建图像分类标注作业（控制台）
<a name="sms-creating-image-classification-console"></a>

您可以按照说明学习[创建标注作业（控制台）](sms-create-labeling-job-console.md)如何在 SageMaker AI 控制台中创建图像分类标注作业。在第 10 步中，从**任务类别**下拉菜单中选择**图像**，并选择**图像分类（单标签）**作为任务类型。

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

![由 Ground Truth 提供的用于标记任务的工作人员用户界面示例。](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/image-classification-example.png)


## 创建图像分类标注作业 (API)
<a name="sms-creating-image-classification-api"></a>

要创建图像分类标注任务，请使用 SageMaker API 操作`CreateLabelingJob`。此 API 为所有 AWS SDK 定义了此操作。要查看此操作支持的特定于语言的 SDK 列表，请查看 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) 的**另请参阅**部分。

请按照[创建标注作业 (API)](sms-create-labeling-job-api.md)中的说明进行操作，并在配置请求时执行以下操作：
+ Pre-annotation 此任务类型的 Lambda 函数以结尾。`PRE-ImageMultiClass`要查找您所在地区的预注释 Lambda ARN，请参阅。[PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_HumanTaskConfig.html#SageMaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn)
+ Annotation-consolidation 此任务类型的 Lambda 函数以结尾。`ACS-ImageMultiClass`要查找您所在地区的注释合并 Lambda ARN，请参阅。[AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_AnnotationConsolidationConfig.html#SageMaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn)

以下是一个 [AWS Python SDK (Boto3) 请求](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job)示例，该请求在美国东部（弗吉尼亚州北部）区域中创建标注作业。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'
}}        },
    ]
)
```

### 为图像分类标注作业提供模板
<a name="worker-template-image-classification"></a>

如果要使用 API 创建标注作业，必须在 `UiTemplateS3Uri` 中提供工作人员任务模板。复制并修改以下模板。仅修改 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-quick-instructions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-quick-instructions)、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-full-instructions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-full-instructions) 和 `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
<a name="sms-image-classification-output-data"></a>

创建图像分类标注作业后，输出数据将位于使用 API 时在 `S3OutputPath` 参数中指定的 Amazon S3 存储桶中，或者位于控制台的**作业概览**部分的**输出数据集位置**字段中。

要了解有关 Ground Truth 生成的输出清单文件以及 Ground Truth 用来存储输出数据的文件结构的更多信息，请参阅[标注作业输出数据](sms-data-output.md)。

要查看来自图像分类标注作业的输出清单文件示例，请参阅[分类作业输出](sms-data-output.md#sms-output-class)。