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# 使用 Amazon SageMaker AI Ground Truth 任務標記映像
<a name="md-create-dataset-ground-truth-job"></a>

透過 Amazon SageMaker AI Ground Truth，您可以使用來自您選擇的廠商公司 Amazon Mechanical Turk 的工作者，或是內部的私有人力資源，以及可讓您建立標籤組映像的機器學習。Amazon Rekognition 自訂標籤會從您指定的 Amazon S3 儲存貯體匯入 SageMaker AI Ground Truth 資訊清單檔案。

Amazon Rekognition 自訂標籤支援下列 SageMaker AI Ground Truth 任務。
+ [影像分類](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-image-classification.html)
+ [週框方塊](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-bounding-box.html)

您匯入的檔案是影像和清單檔案。清單檔案包含您匯入影像的標籤和週框方塊資訊。

Amazon Rekognition 需要權限才能存取存放影像的 Amazon S3 儲存貯體。如果您正在使用 Amazon Rekognition 自訂標籤為您設定的主控台儲存貯體，則已設定所需權限。如果您沒有使用主控台儲存貯體，請參閱 [存取外部 Amazon S3 儲存貯體](su-console-policy.md#su-external-buckets)。

## 使用 SageMaker AI Ground Truth 任務建立資訊清單檔案 （主控台）
<a name="md-create-dataset-ground-truth-job-console"></a>

下列程序說明如何使用由 SageMaker AI Ground Truth 任務標記的影像來建立資料集。任務輸出檔案會存放在 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台儲存貯體中。<a name="create-dataset-procedure-ground-truth"></a>

**使用 SageMaker AI Ground Truth 任務標記的影像建立資料集 （主控台）**

1. 登入 AWS 管理主控台 ，並在 [https://console.aws.amazon.com/s3/](https://console.aws.amazon.com/s3/)：// 開啟 Amazon S3 主控台。

1. 在主控台儲存貯體中，[建立資料夾](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/create-folder.html)以保存您的訓練影像。
**注意**  
主控台儲存貯體會在您第一次在 AWS 區域中開啟 Amazon Rekognition 自訂標籤主控台時建立。如需詳細資訊，請參閱[管理 Amazon Rekognition 自訂標籤專案](managing-project.md)。

1. [將影像上傳](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/userguide/upload-objects.html)至您剛建立的資料夾。

1. 在主控台儲存貯體中，建立資料夾以保存 Ground Truth 任務的輸出。

1. 開啟位在 [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) 的 SageMaker AI 主控台。

1. 建立 Ground Truth 標記任務。您需要在步驟 2 和步驟 4 中建立之資料夾的 Amazon S3 URL。如需詳細資訊，請參閱[使用 Amazon SageMaker Ground Truth 進行資料標記](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms.html)。

1. 記下 `output.manifest` 檔案在您於步驟 4 建立的資料夾中的位置。它應該位於子資料夾 `{{Ground-Truth-Job-Name}}/manifests/output`。

1. 請遵循 [使用 SageMaker AI Ground Truth 資訊清單檔案 （主控台） 建立資料集](md-create-dataset-ground-truth.md#md-create-dataset-ground-truth-console) 中的指示，使用上傳的資訊清單檔案建立資料集。對於步驟 8，請在 **.manifest 檔案位置**，輸入您在上一個步驟中記下的位置的 Amazon S3 URL。如果您使用 AWS SDK，請執行 [使用 SageMaker AI Ground Truth 資訊清單檔案 (SDK) 建立資料集](md-create-dataset-ground-truth.md#md-create-dataset-ground-truth-sdk)。

1. 重複步驟 1 - 6，為您的測試資料集建立 SageMaker AI Ground Truth 任務。