TerraSight bereitet sich darauf vor, den integrierten SageMaker-Algorithmus zur Objekterkennung anhand von Bildern zu trainieren, die von Ground Truth annotiert wurden. Die Ground Truth-Ausgabe ist ein erweitertes Manifest (JSON Lines), das auf S3-URIs von Bildern und Bounding-Box-Koordinaten verweist. Welches Datenformat sollte TerraSight verwenden, um den beschrifteten Bounding-Box-Datensatz in den SageMaker-Trainingsjob für die integrierte Objekterkennung zu importieren?

Der integrierte SageMaker-Algorithmus zur Objekterkennung kann direkt mit dem erweiterten Manifestformat von Ground Truth arbeiten. Dieses JSON Lines-Format verweist auf die Bild-URIs und Bounding-Box-Annotationen in S3, was eine effiziente Integration ermöglicht, ohne dass eine Datenkonvertierung erforderlich ist. Die Option, alles in eine COCO-JSON-Datei zu konvertieren, ist falsch, da der SageMaker-Objekterkennungsalgorithmus zwar COCO unterstützt, aber nicht ausschließlich darauf beschränkt ist und das erweiterte Manifest bevorzugt. Die Umwandlung in MXNet RecordIO ist ebenfalls unnötig, da der Algorithmus erweiterte Manifeste verarbeiten kann. Das Laden von Daten in eine relationale Datenbank und die Bereitstellung einer JDBC-Verbindungszeichenfolge ist für SageMaker-Trainingsjobs zur Objekterkennung nicht die vorgesehene Methode; SageMaker arbeitet primär mit Daten in S3.