翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # 動画フレームラベル付けジョブリファレンス このページでは、オブジェクト検出とオブジェクト追跡の動画フレームラベル付けジョブについて説明します。このページの情報は、組み込みのどちらのタスクタイプにも適用されます。 動画フレームラベル付けジョブは、次の点で一意です。 + 注釈を付ける準備ができているデータオブジェクト (動画フレーム) を提供するか、動画ファイルを提供して Ground Truth に動画フレームを自動的に抽出させることができます。 + ワーカーは作業を随時保存できます。 + Amazon Mechanical Turk ワークフォースを使用してラベル付けタスクを完了することはできません。 + Ground Truth は、ワークフォースがタスクを完了するのに役立つ支援ツールや基本的なラベル付けツールだけでなく、ワーカー UI を備えています。ワーカータスクテンプレートを提供する必要はありません。 動画フレームラベル付けジョブの詳細については、以下のトピックを参照してください。 **Topics** + [入力データ](#sms-video-input-overview) + [ジョブの完了時間](#sms-video-job-completion-times) + [タスクタイプ](#sms-video-frame-tools) + [ワークフォース](#sms-video-workforces) + [ワーカーユーザーインターフェイス (UI)](#sms-video-worker-task-ui) + [動画フレームジョブのアクセス許可の要件](#sms-security-permission-video-frame) ## 入力データ 動画フレームラベル付けジョブは、動画フレームの*シーケンス*を使用します。単一シーケンスは、単一の動画から抽出された一連のイメージです。独自の動画フレームシーケンスを提供するか、Ground Truth に動画ファイルから動画フレームシーケンスを自動的に抽出させることができます。詳細については[動画ファイルを提供する](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction)を参照してください。 Ground Truth は、シーケンスファイルを使用して、1 つのシーケンス内のすべてのイメージを特定します。1 つのラベル付けジョブに含めるシーケンスはすべて、入力マニフェストファイルで特定されます。各シーケンスは、1 つのワーカータスクを作成するために使用されます。Ground Truth の自動データ設定を使用して、シーケンスファイルと入力マニフェストファイルを自動的に作成できます。詳細については[動画フレーム入力データを自動設定する](sms-video-automated-data-setup.md)を参照してください。 シーケンスファイルと入力マニフェストファイルを手動で作成する方法については、「[動画フレームの入力マニフェストファイルを作成する](sms-video-manual-data-setup.md#sms-video-create-manifest)」を参照してください。 ## ジョブの完了時間 動画と動画フレームのラベル付けジョブは、作業者が作業を完了するまでに何時間もかかることがあります。ラベル付けジョブを作成するときに、ワーカーが各タスクに取り組むことのできる合計時間を設定できます。ワーカーがタスクに取り組むように設定できる最大時間は 7 日です。デフォルト値は 3 日です。 ワーカーが 12 時間以内に完了できるタスクを作成することを強くお勧めします。ワーカーは、タスクに取り組んでいる間、ワーカー UI を開いたままにしておく必要があります。ワーカーは作業内容を随時保存できます。また、Ground Truth では作業内容が 15 分ごとに保存されます。 SageMaker AI `CreateLabelingJob` の API オペレーションを使用する場合は、`HumanTaskConfig` の `TaskTimeLimitInSeconds` パラメータでワーカーがタスクを使用できる合計時間を設定します。 コンソールでラベル付けジョブを作成する場合は、ワークフォースタイプと作業チームを選択するときに、この制限時間を指定できます。 ## タスクタイプ 動画オブジェクト追跡または動画オブジェクト検出のラベル付けジョブを作成するときに、ワーカーがラベル付けタスクの作業中に作成する注釈のタイプを指定します。注釈タイプは、Ground Truth が返す出力データのタイプを決定し、ラベル付けジョブの*タスクタイプ*を定義します。 API オペレーション [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) を使用してラベル付けジョブを作成する場合は、ラベルカテゴリ設定ファイルパラメータ `annotationType` を使用してタスクタイプを指定します。詳細については[ラベルカテゴリとフレーム属性参照を含むラベル付けカテゴリ設定ファイル](sms-label-cat-config-attributes.md)を参照してください。 次のタスクタイプは、次の動画オブジェクト追跡またはビデオオブジェクト検出ラベル付けの両方のジョブで使用できます。 + **境界ボックス** - ワーカーには、境界ボックスの注釈を作成するためのツールが用意されています。境界ボックスは、フレーム内のそのオブジェクトのピクセル位置とラベルを識別するためにワーカーがオブジェクトの周りに描画するボックスです。 + **ポリライン** - ワーカーには、ポリライン注釈を作成するためのツールが用意されています。ポリラインは一連の X、Y 座標によって定義されます。ポリラインに追加された各ポイントは、ラインによって前のポイントに接続されます。ポリラインは閉じていて (始点と終点が同じである必要はない)、ライン間に形成される角度に制限はありません。 + **ポリゴン** — ワーカーには、ポリゴン注釈を作成するためのツールが用意されています。ポリゴンは、一連の X、Y 座標によって定義される閉じた形状です。ポリゴンに追加された各ポイントは、ラインによって前のポイントに接続され、ライン間に形成される角度に制限はありません。ポリゴンの 2 本の線 (側面) は交差できません。ポリゴンの始点と終点は同じでなければなりません。 + **特徴点** - ワーカーには、特徴点注釈を作成するためのツールが用意されています。特徴点は、ビデオフレーム内の X、Y 座標に関連付けられた単一のポイントです。 ## ワークフォース 動画フレームのラベル付けジョブを作成するときは、注釈タスクを実行する作業チームを指定する必要があります。作業チームは、自社のワーカーのプライベートワークフォース、または AWS Marketplaceで選択したベンダーワークフォースから選択できます。Amazon Mechanical Turk のワークフォースを動画フレームラベル付けジョブに使用することはできません。 ベンダーワークフォースの詳細については、「[ベンダーワークフォースをサブスクライブする](sms-workforce-management-vendor.md)」を参照してください。 プライベートワークフォースの作成と管理の方法については、「[プライベートワークフォース](sms-workforce-private.md)」を参照してください。 ## ワーカーユーザーインターフェイス (UI) Ground Truth には、ワーカーが動画のラベル付けタスクを実行するのに役立つワーカーユーザーインターフェイス (UI)、ツール、ラベル付け支援機能があります。コンソールでラベル付けジョブを作成するときに、ワーカー UI をプレビューできます。 API オペレーション `CreateLabelingJob` を使用してラベル付けジョブを作成する場合、Ground Truth によって提供される ARN をパラメータ [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UiConfig.html#sagemaker-Type-UiConfig-UiTemplateS3Uri](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UiConfig.html#sagemaker-Type-UiConfig-UiTemplateS3Uri) に指定して、タスクタイプ用のワーカー UI を指定する必要があります。`HumanTaskUiArn` を SageMaker AI [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html) API オペレーションで使用してワーカー UI をプレビューできます。 ワーカー向け指示書、ラベル、さらに任意でワーカーがラベルと動画フレームに関する詳細情報を提供するために使用できる属性を指定します。これらの属性は、それぞれラベルカテゴリ属性とフレーム属性と呼ばれます。これらはすべてワーカー UI に表示されます。 ### ラベルカテゴリ属性とフレーム属性 動画オブジェクトの追跡または動画オブジェクト検出のラベル付けジョブを作成すると、1 つ以上の*ラベルカテゴリ属性*と*フレーム属性*を追加できます。 + **ラベルカテゴリ属性** - 1 つ以上のラベルに関連付けられたオプション (文字列)、フリーフォームのテキストボックス、または数値フィールドのリスト。ワーカーがラベルに関するメタデータを提供する際に使用します。 + **フレーム属性** - 注釈を付けるためにワーカーに送信される各動画フレームに表示されるオプション (文字列)、フリーフォームのテキストボックス、または数値フィールドのリスト。ワーカーが動画フレームに関するメタデータを提供する際に使用します。 さらに、ラベル属性とフレーム属性を使用して、ワーカーにビデオフレームラベル検証ジョブでラベルを検証させることができます。 これらの属性の詳細については、次のセクションを参照してください。ラベルカテゴリ属性とフレーム属性をラベル付けジョブに追加する方法については、任意の[タスクタイプのページ](sms-video-task-types.md)のラベル付けジョブを作成するセクションを参照してください。**** #### ラベルカテゴリ属性 ラベルカテゴリ属性をラベルに追加すると、ワーカーは作成した注釈に関する詳細情報を提供できます。ラベルカテゴリ属性は、個々のラベルまたはすべてのラベルに追加されます。ラベルカテゴリ属性をすべてのラベルに適用すると、ラベルカテゴリ属性は*グローバルラベルカテゴリ属性*として参照されるようになります。 例えば、*車*にラベルカテゴリを追加すると、自動車が遮られているかどうかや自動車のサイズなど、ラベル付けされた自動車に関する追加データを取得したい場合もあります。このメタデータを、ラベルカテゴリ属性を使用して取得できます。この例では、属性 *occluded* を car ラベルカテゴリに追加した場合、*partial*、*completely*、*no* を *occluded* 属性に指定することができ、ワーカーはこれらのオプションのいずれかを選択できます。 ラベル検証ジョブを作成するときに、ワーカーが検証する各ラベルに、ラベルカテゴリ属性を追加します。 #### フレームレベル属性 フレーム属性を追加すると、ワーカーが個々の動画フレームに関する詳細情報を提供できるようになります。追加した各フレーム属性は、すべてのフレームに表示されます。 例えば、ワーカーが特定のフレームに表示されるオブジェクトの数を識別できるように number-frame 属性を追加できます。 あるいは、ワーカーが質問に対する回答を提供できるように、フリーフォームのテキストボックスを提供できます。 ラベル検証ジョブを作成するときに、1 つ以上のフレーム属性を追加して、ビデオフレーム内のすべてのラベルに関するフィードバックを提供するようにワーカーに指示できます。 ### ワーカー指示書 ワーカーが動画フレームのラベル付けタスクを実行するのに役立つワーカー向け指示書を提供できます。指示書を書くときは、次のトピックを参照してください。 + オブジェクトに注釈を付けるときのベストプラクティスと避けるべきことの指示。 + 指定したラベルカテゴリ属性 (オブジェクト検出とオブジェクト追跡のタスク用) とその使用方法。 + ラベル付けの際にキーボードショートカットを使用して時間を節約する方法。 ワーカー向け指示書は、ラベル付けジョブを作成するときに SageMaker AI コンソールを使用して追加できます。API オペレーション `CreateLabelingJob` を使用してラベル付けジョブを作成する場合は、ラベルカテゴリ設定ファイルでワーカー向け指示書を指定します。 指示書に加えて、Ground Truth には、ワーカーがワーカーポータルを移動および使用するのに役立つリンクが用意されています。これらの指示書を表示するには、「[ワーカー向け指示書](sms-video-worker-instructions.md)」でタスクタイプを選択します。 ### タスクを拒否する ワーカーはタスクを拒否できます。 ワーカーは、指示が明確でない場合、入力データが正しく表示されない場合、またはタスクで他の問題が発生した場合、タスクを拒否します。データセットオブジェクトあたりのワーカー数 ([https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-NumberOfHumanWorkersPerDataObject](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-NumberOfHumanWorkersPerDataObject)) がタスクを拒否すると、データオブジェクトは期限切れとしてマークされ、追加のワーカーに送信されません。 ## 動画フレームジョブのアクセス許可の要件 動画フレームのラベル付けジョブを作成するときは、[Ground Truth を使用するための IAM アクセス権限を割り当てる](sms-security-permission.md) のアクセス許可の要件に加えて、入力マニフェストファイルを含む S3 バケットに CORS ポリシーを追加する必要があります。 ### S3 バケットの CORS アクセス許可ポリシー 動画フレームのラベル付けジョブを作成するときは、入力データとマニフェストファイルがあり、出力データが保存されるバケットを S3 で指定します。これらのバケットは同じもかまいません。次の Cross-Origin Resource Sharing (CORS) ポリシーを、入力バケットと出力バケットにアタッチする必要があります。Amazon S3 コンソールを使用してポリシーをバケットに追加する場合は、JSON 形式を使用する必要があります。 **JSON** ``` [ { "AllowedHeaders": [ "*" ], "AllowedMethods": [ "GET", "HEAD", "PUT" ], "AllowedOrigins": [ "*" ], "ExposeHeaders": [ "Access-Control-Allow-Origin" ], "MaxAgeSeconds": 3000 } ] ``` **XML** ``` * GET HEAD PUT 3000 Access-Control-Allow-Origin * ``` S3 バケットに CORS ポリシーを追加する方法については、Amazon Simple Storage Service ユーザーガイド の「[CORS によりクロスドメインリソース共有を追加する方法](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/add-cors-configuration.html)」を参照してください。