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# 動画と動画フレームのラベル付け
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Ground Truth を使用して動画を分類し、3 つの組み込み動画タスクタイプのいずれかを使用して、動画フレーム（動画から抽出された静止画像）に注釈を付けることができます。これらのタスクタイプにより、Amazon SageMaker AI コンソール、API、言語固有の SDK を使用して、動画フレームラベル付けジョブを作成するプロセスが効率化されます。
+ 動画クリップの分類 - ワーカーが指定したカテゴリに動画を分類できるようにします。例えば、このタスクタイプを使用して、ワーカーが動画をスポーツ、コメディ、音楽、教育などのトピックに分類するようにできます。詳細については、「[動画を分類する](sms-video-classification.md)」を参照してください。
+ 動画フレームラベル付けジョブ - ワーカーは、境界ボックス、ポリライン、ポリゴン、または特徴点注釈ツールを使用して、動画から抽出された動画フレームに注釈を付けることができます。Ground Truth には、動画フレームにラベルを付けるために 2 つの組み込みタスクタイプが用意されています。
  + *動画フレームオブジェクト検出*: ワーカーが動画フレーム内のオブジェクトを識別して検索できるようにします。
  + *動画フレームオブジェクト追跡*: ワーカーが動画フレーム間のオブジェクトの動きを追跡できるようにします。
  + 動画フレーム調整ジョブ: 以前の動画フレームオブジェクト検出またはオブジェクトトラッキングラベル付けジョブのラベル、ラベルカテゴリ属性、フレーム属性を調整する作業を行います。
  + *動画フレーム検証ジョブ*: 以前の動画フレームオブジェクト検出またはオブジェクトトラッキングラベル付けジョブのラベル、ラベルカテゴリ属性、フレーム属性を検証します。

  動画ファイルがある場合は、Ground Truth 自動フレーム抽出ツールを使用して、動画から動画フレームを抽出できます。詳細については[動画フレーム入力データ](sms-video-frame-input-data-overview.md)を参照してください。

**ヒント**  
サポートされているファイルタイプと入力データクォータの詳細については、「[入力データ](sms-data-input.md)」を参照してください。

**Topics**
+ [動画を分類する](sms-video-classification.md)
+ [動画フレーム](sms-video-task-types.md)
+ [ワーカー向け指示書](sms-video-worker-instructions.md)