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# 图像标签验证
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为机器学习 (ML) 算法构建高度精确的训练数据集是一个迭代过程。通常情况下，您应当查看并持续调整标签，直到您满意它们准确表示基本实际情况或可在现实世界中直接观察到的内容为止。您可以使用 Amazon SageMaker Ground Truth 图像标签验证任务来指示工作人员查看数据集标签并提高标签准确性。工作人员可以指示现有标签是否正确或评估标签质量。他们还可以添加注释来解释他们的推理。Amazon SageMaker Ground Truth 支持[使用边界框对映像对象进行分类](sms-bounding-box.md)和[利用语义分割识别映像内容](sms-semantic-segmentation.md)标签的标签验证。您可以使用 Amazon SageMaker AI 控制台的 Ground Truth 部分或 [CreateLabelingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) 操作创建图像标签验证标注作业。

Ground Truth 为标注任务提供类似于以下内容的工作人员控制台。使用控制台创建标注作业时，可以修改显示的图像和内容。要了解如何使用 Ground Truth 控制台创建标注作业，请参阅[创建标注作业（控制台）](sms-create-labeling-job-console.md)。

![\[由 Ground Truth 提供的用于标记任务的工作人员管理控制台示例。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/label-verification-example.png)


您可以使用 SageMaker AI 控制台或 API 创建标签验证标注作业。要了解如何使用 Ground Truth API 操作 `CreateLabelingJob` 创建标注作业，请参阅[创建标注作业 (API)](sms-create-labeling-job-api.md)。