Introduzione ai dati di immagine: crea un set di dati per la classificazione delle immagini e importa le immagini

Utilizza 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 rimanda alle immagini in un bucket Cloud Storage pubblico per importarle nel set di dati.

Questo tutorial è composto da più pagine:

1. Configura il progetto e l'ambiente.

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

3. Addestra un modello di classificazione delle immagini AutoML.

4. Valuta e analizza le prestazioni del modello.

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

6. Pulisci il progetto.

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

File di input dei dati delle immagini

Punto chiave: un singolo set di dati può essere utilizzato per più obiettivi. Questo tutorial si concentra sulla classificazione delle immagini (applicazione di un'etichetta a un'immagine), ma gli stessi dati potrebbero essere utilizzati per un altro obiettivo, ad esempio il rilevamento degli oggetti (identificazione e etichettatura degli oggetti).

I file immagine utilizzati in questo tutorial provengono dal set di dati dei fiori utilizzato in questo post del blog di TensorFlow. Queste immagini di input sono 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 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 dati

Visita la console Google Cloud per iniziare il processo 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 il bucket Cloud Storage.

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

   

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

3. Nella scheda Immagine della sezione "Seleziona un tipo di dati e un obiettivo", scegli l'opzione Classificazione immagine (etichetta singola). Nel menu a discesa Regione, seleziona US Central.

   

4. Seleziona Crea per creare il set di dati vuoto. Dopo aver selezionato Crea, si aprirà la finestra di importazione dei dati.

5. Seleziona Seleziona file di importazione da Cloud Storage e specifica l'URI Cloud Storage del file CSV con i dati di posizione e etichetta dell'immagine. Per questa guida rapida, il file CSV si trova in 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 iniziare l'importazione delle immagini. Il processo di importazione richiede 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 mostrarti i messaggi di errore che potresti incontrare con i tuoi dati.

Passaggi successivi

Segui le istruzioni riportate nella pagina successiva di questo tutorial per avviare un job di addestramento del modello AutoML.