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Amazon Rekognition의 인적 루프 활성화 조건 JSON 스키마 사용

Amazon A2I와 함께 사용하면 Amazon Rekognition DetectModerationLabels 작업은 ConditionType 파라미터에서 다음과 같은 입력을 지원합니다.

흐름 정의를 만들 때 Amazon SageMaker AI 콘솔의 인적 검토 워크플로 섹션에서 제공되는 기본 작업자 태스크 템플릿을 사용하면, 작업자가 해당 작업을 열 때 이 활성화 조건에 따라 사람이 검토하도록 전송된 추론이 작업자 UI에 포함됩니다. 사용자 지정 작업자 작업 템플릿을 사용하는 경우 이러한 추론에 액세스하려면 <task.input.selectedAiServiceResponse.blocks> 사용자 지정 HTML 요소를 포함해야 합니다. 이 HTML 요소를 사용하는 사용자 지정 템플릿의 예제는 Amazon Rekognition에 사용되는 사용자 지정 템플릿 예제 섹션을 참조하세요.

ModerationLabelConfidenceCheck 입력

ModerationLabelConfidenceCheck ConditionType에 대해 다음 ConditionParameters가 지원됩니다.

ModerationLabelConfidenceCheck ConditionType을 사용하면 Amazon A2I는 ModerationLabelName에서 지정한 레이블에 대한 레이블 추론을 인적 검토를 위해 전송합니다.

Sampling 입력

Sampling ConditionType은 RandomSamplingPercentage ConditionParameters를 지원합니다. RandomSamplingPercentage 파라미터에는 0.01~100 사이의 실수만 입력해야 합니다. 이 숫자는 인적 검토 조건을 충족하여 인적 검토를 위해 전송할 추론의 비율을 나타냅니다. 다른 조건 없이 Sampling 조건을 사용하면 이 숫자는 단일 DetectModerationLabel 요청에 의한 모든 결과 추론 중 인적 검토를 위해 전송할 비율을 나타냅니다.

예제

예 1: And 연산자가 있는 ModerationLabelConfidenceCheck 사용

다음 HumanLoopActivationConditions 조건의 예제는 다음 조건 중 하나 이상을 충족하면 인적 루프를 시작합니다.

Or 및 And 논리 연산자의 용도는 이 논리를 모델링하는 것입니다.

Or 연산자 아래의 두 조건 중 하나만 true로 평가해도 인적 루프를 생성할 수 있지만 Amazon Augmented AI는 모든 조건을 평가합니다. 인적 검토자에게 true로 평가된 모든 조건에 대한 조절 레이블을 검토하도록 요청이 됩니다.

{
     "Conditions": [{
         "Or": [{
                 "And": [{
                         "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
                         "ConditionParameters": {
                             "ModerationLabelName": "Graphic Male Nudity",
                             "ConfidenceLessThanEquals": 99
                         }
                     },
                     {
                         "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
                         "ConditionParameters": {
                             "ModerationLabelName": "Graphic Male Nudity",
                             "ConfidenceGreaterThanEquals": 90
                         }
                     }
                 ]
             },
             {
                 "And": [{
                         "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
                         "ConditionParameters": {
                             "ModerationLabelName": "Graphic Female Nudity",
                             "ConfidenceLessThanEquals": 99
                         }
                     },
                     {
                         "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
                         "ConditionParameters": {
                             "ModerationLabelName": "Graphic Female Nudity",
                             "ConfidenceGreaterThanEquals": 80
                         }
                     }
                 ]
             }
         ]
     }]
}

예 2: 포괄 값(*)과 함께 ModerationLabelConfidenceCheck 사용

다음 예제에서는 신뢰도가 75 이상인 조절 레이블이 감지되면 인적 루프가 시작됩니다. 인적 검토자는 신뢰도 점수가 75 이상인 모든 중재 레이블을 검토해야 합니다.

{
    "Conditions": [
        {
            "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
            "ConditionParameters": {
                "ModerationLabelName": "*",
                "ConfidenceGreaterThanEquals": 75
            }
        }
    ]
}

예제 3: Sampling 사용

다음 예에서는 DetectModerationLabels 요청으로 인한 Amazon Rekognition 추론 중 5%가 인적 작업자에게 전송됩니다. SageMaker AI 콘솔에 제공된 기본 작업자 태스크 템플릿을 사용하는 경우 Amazon Rekognition에서 반환한 모든 조절 레이블이 작업자 검토를 위해 전송됩니다.

{
  "Conditions": [
    {
      "ConditionType": "Sampling",
      "ConditionParameters": {
        "RandomSamplingPercentage": 5
      }
    }
  ]
}

예 4: 샘플링 및 And 연산자가 있는 ModerationLabelConfidenceCheck 사용

이 예에서는 Graphic Male Nudity 조절 레이블이 신뢰도가 50을 초과하면 Amazon Rekognition 추론 중 5%가 작업자 검토를 위해 전송됩니다. SageMaker AI 콘솔에 제공된 기본 작업자 태스크 템플릿을 사용하는 경우 Graphic Male Nudity 레이블의 추론만 작업자 검토를 위해 전송됩니다.

{
  "Conditions": [
    {
      "And": [
        {
          "ConditionType": "Sampling",
          "ConditionParameters": {
            "RandomSamplingPercentage": 5
          }
        },
        {
          "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
          "ConditionParameters": {
            "ModerationLabelName": "Graphic Male Nudity",
            "ConfidenceGreaterThan": 50
          }
        }
      ]
    }
  ]
}

예 5: 샘플링 및 And 연산자가 있는 ModerationLabelConfidenceCheck 사용

이 예제를 사용하여 지정된 레이블 중 낮은 신뢰도 추론을 항상 인적 검토를 위해 전송하고, 레이블 중 높은 신뢰도 추론을 지정된 비율만큼 샘플링하도록 인적 검토 워크플로를 구성합니다.

다음 예제에서는 인적 검토가 다음 방법 중 하나로 시작됩니다.

{
  "Conditions": [
    {
      "Or": [
        {
          "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
          "ConditionParameters": {
            "ModerationLabelName": "Graphic Male Nudity",
            "ConfidenceLessThan": 60
          }
        },
        {
            "And": [
                {
                    "ConditionType": "Sampling",
                    "ConditionParameters": {
                        "RandomSamplingPercentage": 5
                    }
                },
                {
                    "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
                    "ConditionParameters": {
                        "ModerationLabelName": "Graphic Male Nudity",
                        "ConfidenceGreaterThan": 90
                    }
                }
            ]
        }
      ]
    }
  ]
}

예 6: 샘플링 및 Or 연산자가 있는 ModerationLabelConfidenceCheck 사용

다음 예제에서는 Amazon Rekognition 추론 응답에 추론 신뢰도가 50을 초과하는 'Graphic Male Nudity' 레이블이 포함되면 인적 루프가 생성됩니다. 또한 다른 모든 추론 중 5%가 인적 루프를 시작합니다.

{
  "Conditions": [
    {
      "Or": [
        {
          "ConditionType": "Sampling",
          "ConditionParameters": {
            "RandomSamplingPercentage": 5
          }
        },
        {
          "ConditionType": "ModerationLabelConfidenceCheck",
          "ConditionParameters": {
            "ModerationLabelName": "Graphic Male Nudity",
            "ConfidenceGreaterThan": 50
          }
        }
      ]
    }
  ]
}