Hello Image Data: crea un set di dati di classificazione delle immagini e importa le immagini

Utilizzare la console Google Cloud per creare un set di dati di classificazione delle immagini. Dopo aver creato il set di dati, utilizza un file CSV che punti alle immagini in un bucket Cloud Storage per importare queste immagini nel set di dati.

Questo tutorial è composto da diverse pagine:

1. Configura il progetto e l'ambiente.

2. Crea un set di dati per la classificazione delle immagini e importa le immagini.

3. Addestramento di una classificazione di immagini AutoML modello.

4. Valutare e analizzare le prestazioni del modello.

5. Esegui il deployment di un modello in un endpoint e invia una per la previsione.

6. Pulisci il progetto.

Ogni pagina presuppone che tu abbia già eseguito le istruzioni riportate nelle pagine precedenti del tutorial.

File di input dati immagine

Punto chiave: un singolo set di dati può essere utilizzato per più scopi. Questo tutorial è incentrato sulla classificazione delle immagini (l'applicazione di un'etichetta a un'immagine), ma gli stessi dati potrebbero essere utilizzati per un'altra dell'obiettivo, come il rilevamento degli oggetti (identificazione e etichettatura).

I file immagine che utilizzi in questo tutorial provengono dal set di dati dei fiori utilizzato in in questo post del blog su TensorFlow. Queste immagini di input vengono archiviate in un bucket Cloud Storage pubblico. Questo bucket accessibile pubblicamente contiene anche un file CSV che utilizzi per l'importazione dei dati. Questo file ha due colonne: la prima colonna elenca l'URI di un'immagine in Cloud Storage e la seconda contiene l'etichetta dell'immagine. Di seguito sono riportate alcune righe di esempio:

gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv:

gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/daisy/10559679065_50d2b16f6d.jpg,daisy
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/dandelion/10828951106_c3cd47983f.jpg,dandelion
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/roses/14312910041_b747240d56_n.jpg,roses
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/sunflowers/127192624_afa3d9cb84.jpg,sunflowers
gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/tulips/13979098645_50b9eebc02_n.jpg,tulips

Creare un set di dati di classificazione delle immagini e importare i dati

Visita la console Google Cloud per avviare la procedura di creazione del set di dati e di addestramento del modello di classificazione delle immagini.

Quando richiesto, assicurati di selezionare il progetto che hai utilizzato per Cloud Cloud Storage.

1. Nella pagina Inizia a utilizzare Vertex AI, fai clic su Crea set di dati.

   

2. (Facoltativo) Specifica un nome per il set di dati.

3. Nella scheda Immagine della sezione "Seleziona un tipo di dati e uno scopo", scegli l'opzione di opzione radio Classificazione immagine (etichetta singola). Nel menu a discesa Regione, seleziona Centro degli Stati Uniti.

   

4. Seleziona Crea per creare il set di dati vuoto. Dopo aver selezionato Crea, verrete indirizzati alla finestra di importazione dei dati.

5. Seleziona il pulsante Seleziona importare file da Cloud Storage e specificare URI del file CSV con i dati relativi alla posizione dell'immagine e all'etichetta. Per questa guida rapida, il file CSV si trova nel seguente percorso: gs://cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv. Copia e incolla quanto segue nel campo "Percorso file di importazione":

   • cloud-samples-data/ai-platform/flowers/flowers.csv

   

6. Fai clic su Continua per avviare l'importazione dell'immagine. Il processo di importazione richiede per alcuni minuti. Al termine, verrà visualizzata la pagina successiva, contenente tutte le immagini identificate per il tuo set di dati, con e senza etichetta.

   Quando utilizzi il set di dati dei fiori indicato, vengono visualizzati diversi avvisi. Lo scopo è quello di mostrare i messaggi di errore che potresti incontrare con i tuoi dati.

Passaggi successivi

Segui la pagina successiva di questo tutorial per iniziare un Job di addestramento di modelli AutoML.