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Erstellen Sie einen Label-Job zur Objektverfolgung mit D-2D 3-Punktwolken
Mithilfe der SageMaker API-Operation können Sie einen Auftrag zur Kennzeichnung von D-2D 3-Punktwolken erstellen CreateLabelingJob. Um einen Kennzeichnungsauftrag für diesen Aufgabentyp zu erstellen, benötigen Sie Folgendes:
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Ein Arbeitsteam aus privaten oder Anbieterarbeitskräften. Sie können Amazon Mechanical Turk nicht für 3D-Punktwolkenbeschriftungsaufträge verwenden. Informationen zum Erstellen von Arbeitskräften und Arbeitsteams finden Sie unter Arbeitskräfte.
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Fügen Sie eine CORS-Richtlinie zu einem S3-Bucket hinzu, das Eingabedaten in der Amazon S3-Konsole enthält. Um die erforderlichen CORS-Header für den S3-Bucket festzulegen, der Ihre Eingabebilder in der S3-Konsole enthält, folgen Sie den Anweisungen unter CORS-Berechtigungsanforderung.
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Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie die IAM-Berechtigungen zur Verwendung von Ground Truth zuweisen angesehen und erfüllt haben.
In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie einen Beschriftungsauftrag mithilfe der API erstellen können.
Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API)
In diesem Abschnitt werden Einzelheiten beschrieben, die Sie benötigen, wenn Sie mithilfe der SageMaker API-Operation einen Labeling-Job mit drei D-2D Objekten erstellenCreateLabelingJob. Diese API definiert diesen Vorgang für alle AWS SDKs. Eine Liste der sprachspezifischen SDKs, die für diese Operation unterstützt werden, finden Sie im Abschnitt Siehe auch von CreateLabelingJob.
Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API) bietet einen Überblick über die Operation CreateLabelingJob. Befolgen Sie diese Anweisungen, und führen Sie die folgenden Schritte aus, während Sie Ihre Anforderung konfigurieren:
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Sie müssen einen ARN für
HumanTaskUiArneingeben. Verwenden Siearn:aws:sagemaker:. Ersetzen Sie<region>:394669845002:human-task-ui/PointCloudObjectTrackingdurch die AWS -Region, in der Sie den Kennzeichnungsauftrag erstellen.<region>Für den Parameter
UiTemplateS3Urisollte kein Eintrag vorhanden sein. -
Ihr
LabelAttributeNamemuss mit-refenden. Beispiel,.ot-labels-ref -
Ihre Eingabemanifestdatei muss eine Punktwolkenframesequenz-Manifestdatei sein. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen eines Eingabemanifests für Punktwolkensequenzen. Sie müssen auch eine Konfigurationsdatei für die Beschriftungskategorie bereitstellen, wie oben erwähnt.
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Sie müssen vordefinierte ARNs für die Funktionen zur Vorverarbeitung und Nachbereitung (ACS) bereitstellen. Diese ARNs sind spezifisch für die AWS -Region, mit der Sie Ihren Kennzeichnungsauftrag erstellen.
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Informationen zum Lambda-ARN zur Vorkommentierung finden Sie unter
PreHumanTaskLambdaArn. Verwenden Sie die Region, in der Sie Ihren Kennzeichnungsauftrag erstellen, um den richtigen ARN zu finden, der mitPRE-3DPointCloudObjectTrackingendet. -
Informationen zum Lambda-ARN zur Nachkommentierung finden Sie unter
AnnotationConsolidationLambdaArn. Verwenden Sie die Region, in der Sie Ihren Kennzeichnungsauftrag erstellen, um den richtigen ARN zu finden, der mitACS-3DPointCloudObjectTrackingendet.
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Die Anzahl der in
NumberOfHumanWorkersPerDataObjectangegebenen Auftragnehmer sollte1sein. -
Das automatisierte Daten-Labeling wird für 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsaufträge nicht unterstützt. Sie sollten keine Werte für Parameter in
LabelingJobAlgorithmsConfigangeben. -
3 Die Fertigstellung von Kennzeichnungsaufträgen zur D-2D Objektverfolgung kann mehrere Stunden dauern. Sie können ein längeres Zeitlimit für diese Kennzeichnungsaufträge in
TaskTimeLimitInSecondsfestlegen (bis zu 7 Tage oder 604.800 Sekunden).
Anmerkung
Nachdem Sie erfolgreich einen Auftrag zur D-2D Objektverfolgung mit 3 Objekten erstellt haben, wird er in der Konsole unter Labeling-Jobs angezeigt. Der Aufgabentyp für den Auftrag wird als Point Cloud-Objektverfolgung angezeigt.
Format der Eingabedaten
Sie können mithilfe der SageMaker API-Operation, einen Auftrag zur Verfolgung von 3 D-2D Objekten erstellen CreateLabelingJob. Um einen Kennzeichnungsauftrag für diesen Aufgabentyp zu erstellen, benötigen Sie Folgendes:
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Eine Sequenz-Eingabemanifestdatei. Informationen zum Erstellen dieser Art von Manifestdatei finden Sie unter Erstellen eines Eingabemanifests für Punktwolkensequenzen. Wenn Sie ein neuer Benutzer von Ground-Truth-3D-Point-Cloud-Beschriftungsmodalitäten sind, empfehlen wir Ihnen, sich Akzeptierte 3D-Rohdatenformate anzusehen.
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Sie geben Ihre Beschriftungen und Anweisungen für Auftragnehmer in einer Konfigurationsdatei der Beschriftungskategorie an. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Beschriftungskategorie-Konfigurationsdatei mit Beschriftungskategorie und Rahmenattributen, um zu erfahren, wie Sie diese Datei erstellen. Das folgende Beispiel zeigt eine Konfigurationsdatei für Labelkategorien zum Erstellen eines Auftrags zur Verfolgung von 3 D-2D Objekten.
{ "document-version": "2020-03-01", "categoryGlobalAttributes": [ { "name": "Occlusion", "description": "global attribute that applies to all label categories", "type": "string", "enum":[ "Partial", "Full" ] } ], "labels":[ { "label": "Car", "attributes": [ { "name": "Type", "type": "string", "enum": [ "SUV", "Sedan" ] } ] }, { "label": "Bus", "attributes": [ { "name": "Size", "type": "string", "enum": [ "Large", "Medium", "Small" ] } ] } ], "instructions": { "shortIntroduction": "Draw a tight cuboid around objects after you select a category.", "fullIntroduction": "<p>Use this area to add more detailed worker instructions.</p>" }, "annotationType": [ { "type": "BoundingBox" }, { "type": "Cuboid" } ] }Anmerkung
Sie müssen in der Konfigurationsdatei für die Label-Kategorie
BoundingBoxundCuboidals AnnotationType angeben, um einen Tracking-Job mit 3 D-2D Objekten zu erstellen.