Crea un trabajo de etiquetado de datos para la segmentación de imágenes

Crea un trabajo de etiquetado de datos para la segmentación de imágenes mediante el método create_data_labeling_job.

Muestra de código

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las instrucciones de configuración para Python incluidas en la guía de inicio rápido de Vertex AI sobre cómo usar bibliotecas cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API de Vertex AI Python.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

from google.cloud import aiplatform
from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value

def create_data_labeling_job_image_segmentation_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    dataset: str,
    instruction_uri: str,
    inputs_schema_uri: str,
    annotation_spec: dict,
    annotation_set_name: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.JobServiceClient(client_options=client_options)
    inputs_dict = {"annotationSpecColors": [annotation_spec]}
    inputs = json_format.ParseDict(inputs_dict, Value())

    data_labeling_job = {
        "display_name": display_name,
        # Full resource name: projects/{project}/locations/{location}/datasets/{dataset_id}
        "datasets": [dataset],
        "labeler_count": 1,
        "instruction_uri": instruction_uri,
        "inputs_schema_uri": inputs_schema_uri,
        "inputs": inputs,
        "annotation_labels": {
            "aiplatform.googleapis.com/annotation_set_name": annotation_set_name
        },
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_data_labeling_job(
        parent=parent, data_labeling_job=data_labeling_job
    )
    print("response:", response)

¿Qué sigue?

Para buscar y filtrar muestras de código para otros productos de Google Cloud, consulta el navegador de muestra de Google Cloud.