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Ferramenta de segmentação automática

A segmentação da imagem é o processo da divisão de uma imagem em vários segmentos ou conjuntos de pixels rotulados. No Amazon SageMaker Ground Truth, o processo de identificação de todos os pixels que ficam sob um determinado rótulo envolve a aplicação de um preenchimento colorido ou "máscara" sobre esses pixels. Algumas tarefas de trabalho de rotulagem contêm imagens com um grande número de objetos que precisam ser segmentados. Para ajudar os operadores a rotular esses objetos em menos tempo e com maior precisão, o Ground Truth fornece uma ferramenta de segmentação automática para tarefas de segmentação atribuídas a forças de trabalho privadas e de fornecedores. Essa ferramenta usa um modelo de machine learning para segmentar automaticamente objetos individuais na imagem com o mínimo de entrada do operador. Os operadores podem refinar a máscara gerada pela ferramenta de segmentação automática usando outras ferramentas disponíveis no console do operador. Isso os ajuda a concluir tarefas de segmentação de imagens com mais rapidez e precisão, resultando em menor custo e maior qualidade do rótulo. A página a seguir fornece informações sobre a ferramenta e sua disponibilidade.

Visualização da ferramenta

Quando os operadores recebem um trabalho de rotulagem que fornece a ferramenta de segmentação automática, eles recebem as instruções detalhadas sobre como usá-la. Por exemplo, um operador pode ver o seguinte no console do operador:

Os operadores podem acessar View full instructions (Exibir instruções completas) para saber como usar a ferramenta. Os operadores precisarão colocar um ponto nos quatro extremos (pontos mais alto, mais baixo, mais à esquerda e mais à direita) do objeto de interesse, e a ferramenta gerará automaticamente uma máscara para o objeto. Os operadores podem refinar ainda mais a máscara usando outras ferramentas fornecidas ou a ferramenta de segmentação automática em partes menores do objeto que ficaram sem o rótulo.

Disponibilidade da ferramenta

A ferramenta de segmentação automática aparecerá automaticamente nos consoles dos seus operadores quando você criar um trabalho de rotulagem de segmentação semântica usando o console do Amazon SageMaker AI. Ao criar um trabalho de segmentação semântica no console do SageMaker AI, você poderá visualizar a ferramenta ao criar as instruções do operador. Para saber como criar um trabalho de rotulagem de segmentação semântica no console do SageMaker AI, consulte Introdução: crie um trabalho de rotulagem de caixa delimitadora com o Ground Truth.

Se você estiver criando um trabalho de rotulagem de segmentação de instância personalizado no console do SageMaker AI ou um trabalho de rotulagem de segmentação semântica ou de instância usando a API do Ground Truth, será necessário criar um modelo de tarefas personalizado para projetar o console e as instruções do operador. Para incluir a ferramenta de segmentação automática no console do operador, certifique-se de que as seguintes condições sejam atendidas no modelo de tarefa personalizado:

Veja a seguir um exemplo de modelo de tarefa personalizado para um trabalho de rotulagem de segmentação de instância personalizada, incluindo a tag <crowd-instance-segmentation/> e o filtro grant_read_access do Liquid.

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-instance-segmentation
    name="crowd-instance-segmentation"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    labels="['Car','Road']"
   <full-instructions header="Segmentation instructions">
      Segment each instance of each class of objects in the image. 
    </full-instructions>

    <short-instructions>
      <p>Segment each instance of each class of objects in the image.</p>

      <h3 style="color: green">GOOD EXAMPLES</h3>
      <img src="path/to/image.jpg" style="width: 100%">
      <p>Good because A, B, C.</p>

      <h3 style="color: red">BAD EXAMPLES</h3>
      <img src="path/to/image.jpg" style="width: 100%">
      <p>Bad because X, Y, Z.</p>
    </short-instructions>
  </crowd-instance-segmentation>
</crowd-form>