Grundlegendes zum Aufgabentyp der 3D-2D-Punktwolken-Objektverfolgung - Amazon SageMaker KI

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Grundlegendes zum Aufgabentyp der 3D-2D-Punktwolken-Objektverfolgung

Verwenden Sie diesen Aufgabentyp, wenn Sie möchten, dass Auftragnehmer 3D-Point-Cloud-Anmerkungen mit 2D-Bildanmerkungen verknüpfen und auch 2D-Bildanmerkungen zwischen verschiedenen Kameras verknüpfen. Derzeit unterstützt Ground Truth Quader für Anmerkungen in einer 3D-Point-Cloud und Bounding Boxes für Anmerkungen in 2D-Videos. Sie können diesen Aufgabentyp beispielsweise verwenden, um Auftragnehmer zu bitten, die Bewegung eines Fahrzeugs in einer 3D-Point-Cloud mit seinem 2D-Video zu verknüpfen. Mithilfe der 3D-2D-Verknüpfung können Sie auf einfache Weise Point-Cloud-Daten (wie die Entfernung eines Quaders) mit Videodaten (Begrenzungsrahmen) für bis zu 8 Kameras korrelieren.

Ground Truth stellt Auftragnehmern Tools zur Verfügung, mit denen sie Quader in einer 3D-Point-Cloud und Begrenzungsrahmen in bis zu 8 Kameras mit derselben Annotationsoberfläche kommentieren können. Auftragnehmer können auch verschiedene Begrenzungsrahmen für dasselbe Objekt über verschiedene Kameras hinweg verknüpfen. Beispielsweise kann ein Begrenzungsrahmen in Kamera1 mit einem Begrenzungsrahmen in Kamera2 verknüpft werden. Auf diese Weise können Sie ein Objekt anhand einer eindeutigen ID über mehrere Kameras hinweg korrelieren.

Anmerkung

Derzeit unterstützt SageMaker AI das Erstellen eines 3D-2D-Linkauftrags über die Konsole nicht. Informationen zum Erstellen eines 3D-2D-Linkauftrags mithilfe der SageMaker-API finden Sie unter Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API).

In den folgenden Themen wird erklärt, wie ein Kennzeichnungsauftrag zur 3D-2D-Punktwolken-Objektverfolgung erstellt wird. Außerdem wird gezeigt, wie die Benutzeroberfläche für Arbeitsaufgaben aussieht (was Auftragnehmer sehen, wenn sie an dieser Aufgabe arbeiten), und es wird ein Überblick über die Ausgabedaten gegeben, die Sie erhalten, wenn Auftragnehmer ihre Aufgaben erledigen.