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

Utilizza la Google Cloud console 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 importare queste immagini nel set di dati.

Questo tutorial prevede diverse pagine:

  1. Configurazione del progetto e dell'ambiente.

  2. Creazione di un set di dati di classificazione delle immagini e importazione di immagini.

  3. Addestramento di un modello di classificazione delle immagini AutoML.

  4. Valutazione e analisi del rendimento del modello.

  5. Deployment di un modello in un endpoint e invio di una previsione.

  6. Libera spazio nel progetto.

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

File di input dei dati delle immagini

I file di immagine utilizzati in questo tutorial provengono dal set di dati dei fiori utilizzato in questo blog post 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 colonna elenca l'URI di un'immagine in Cloud Storage e la seconda colonna 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

Creazione di un set di dati di classificazione delle immagini e importazione dei dati

Visita la Google Cloud console per avviare 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 Gemini Enterprise Agent Platform, fai clic su Crea set di dati.

    Dashboard di Agent Platform

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

  3. Nella scheda Immagine della sezione "Seleziona un tipo di dati e un obiettivo", scegli l' opzione radio Classificazione delle immagini (etichetta singola). Nel menu a discesa Regione, seleziona Stati Uniti centrali.

    Finestra Nuovo set di dati

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

  5. Seleziona il Seleziona i file di importazione da Cloud Storage e specifica l'URI di Cloud Storage del file CSV con i dati relativi alla posizione e all'etichetta dell'immagine. 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 del file di importazione":

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

    Seleziona la finestra di importazione dei file

  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.

Passaggi successivi

Segui la pagina successiva di questo tutorial per avviare un job di addestramento del modello AutoML.

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Addestra un modello di classificazione di immagini AutoML