Preparar Los Datos De Entrada Para El Entrenamiento En Sagemaker - AWS DeepLens Guia

AWS DeepLens Guía para desarrolladores
A continuación, tenemos quePreparó los datos de entrada para el entrenamiento en SageMaker (p.
Preparar los datos de entrada para el entrenamiento en
SageMaker
La base de datos de imágenes de posiciones de cabezas original (archivo
HeadPoseImageDatabase.tar.gz)
(archivos .txt) de posiciones de cabezas de 15 personas, con varios ángulos de inclinación o giro. Deben
convertirse en un único archivo .pkl para introducirlo en un trabajo de entrenamiento de SageMaker.
Para preparar los datos de entrenamiento, puede utilizar el script de preprocesamiento
(preprocessingDataset_py2.py) que contiene el
GitHub (p. 95). Puede ejecutar este script en el equipo de forma local o en la nube de AWS mediante
una instancia de bloc de notas Python. En esta sección, aprenderá a preparar los datos del entrenamiento
de forma local. Aprenderá cómo hacerlo en una instancia de bloc de notas en
"Entrenamiento de un modelo de detección de posiciones de cabezas en SageMaker" (p.
1. Abra un terminal y cambie el directorio al directorio donde haya descargado el
posiciones de cabezas (p.
2. Ejecute el siguiente comando Python (versión 2.7)
Crear y ejecutar el proyecto de
detección de posición de cabeza
consiste en un conjunto de imágenes (archivos .jpeg) y etiquetas
proyecto de muestra de posiciones de cabeza en
95).
97
97).
the section called
98).
proyecto de muestra de