As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # Rotulagem de vídeos e quadros de vídeo Você pode usar o Ground Truth para classificar vídeos e fazer anotações em quadros de vídeo (imagens estáticas extraídas de vídeos) usando um dos três tipos de tarefas de vídeo integrados. Esses tipos de tarefas simplificam o processo de criação de trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo e vídeo usando o console Amazon SageMaker AI, a API e a linguagem SDKs específica. + Classificação de videoclipes: Permita que os operadores classifiquem os vídeos nas categorias que você especificar. Por exemplo, você pode usar esse tipo de tarefa para que os operadores categorizem os vídeos em tópicos como esportes, comédia, música e educação. Para saber mais, consulte [Classificar vídeos](sms-video-classification.md). + Trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo: Permita que os operadores façam anotações em quadros de vídeo extraídos de um vídeo usando caixas delimitadoras, linhas poligonais, polígonos ou ferramentas de anotação de pontos principais. O Ground Truth oferece dois tipos de tarefas integrados para rotular quadros de vídeo: + *Detecção de objetos em quadros de vídeo*: permita que os operadores identifiquem e localizem objetos em quadros de vídeo. + *Rastreamento de objetos do quadro de vídeo*: permita que os operadores rastreiem o movimento dos objetos nos quadros do vídeo. + *Trabalhos de ajuste de quadro de vídeo*: faça com que os operadores ajustem rótulos, atributos de categoria de rótulo e atributos de quadro de um trabalho anterior de detecção de objetos de quadro de vídeo ou rotulagem de rastreamento de objetos. + *Trabalhos de ajuste de quadro de vídeo*: faça com que os operadores verifiquem rótulos, atributos de categoria de rótulo e atributos de quadro de um trabalho anterior de detecção de objetos de quadro de vídeo ou rotulagem de rastreamento de objetos. Se você tiver arquivos de vídeo, poderá usar a ferramenta automática de extração de quadros Ground Truth para extrair quadros de vídeo dos vídeos. Para saber mais, consulte [Dados de entrada do quadro de vídeo](sms-video-frame-input-data-overview.md). **dica** Para saber mais sobre os tipos de arquivo compatíveis e as cotas de dados de entrada, consulte [Dados de entrada](sms-data-input.md). **Topics** + [Classificar vídeos](sms-video-classification.md) + [Quadros de vídeo](sms-video-task-types.md) + [Instruções do operador](sms-video-worker-instructions.md) # Classificar vídeos Use uma tarefa de rotulagem de classificação de vídeo do Amazon SageMaker Ground Truth quando precisar que os funcionários classifiquem vídeos usando rótulos predefinidos que você especifica. Os vídeos são exibidos aos operadores, e eles são solicitados a escolher um rótulo para cada um. Você cria um trabalho de rotulagem de classificação de vídeo usando a seção Ground Truth do console Amazon SageMaker AI ou a [CreateLabelingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)operação. Seus arquivos de vídeo devem ser codificados em um formato compatível com o navegador usado pela equipe de trabalho que rotula seus dados. É recomendável verificar se todos os formatos de arquivo de vídeo em seu arquivo de manifesto de entrada são exibidos corretamente usando a visualização prévia da interface do usuário do operador. Você pode comunicar os navegadores compatíveis aos seus funcionários usando as instruções do operador. Para ver os formatos de arquivo compatíveis, consulte [Formatos de dados compatíveis](sms-supported-data-formats.md). **Importante** Para esse tipo de tarefa, se você criar seu próprio arquivo de manifesto, use `"source-ref"` para identificar o local de cada arquivo de vídeo no Amazon S3 que deseja rotular. Para obter mais informações, consulte [Dados de entrada](sms-data-input.md). ## Criar um trabalho de rotulagem de classificação de vídeo (Console) Você pode seguir as instruções [Criar um trabalho de rotulagem (console)](sms-create-labeling-job-console.md) para aprender como criar um trabalho de rotulagem de classificação de vídeo no console de SageMaker IA. Na etapa 10, escolha **Vídeo** no menu suspenso da **Categoria de tarefas** e escolha **Classificação do vídeo** como o tipo de tarefa. O Ground Truth fornece uma interface de usuário do operador que se parece com a seguinte para tarefas de rotulagem: Ao criar um trabalho de rotulagem no console, você especifica instruções para ajudar os operadores a concluírem o trabalho e os rótulos que eles podem escolher. ![\[Gif mostrando como criar um trabalho de rotulagem de classificação de vídeo no console de SageMaker IA.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/vid_classification.gif) ## Criar um trabalho de rotulagem de classificação de vídeo (API) Esta seção aborda detalhes que você precisa saber ao criar um trabalho de rotulagem usando a operação de API `CreateLabelingJob` do SageMaker . Essa API define essa operação para todos AWS SDKs. Para ver uma lista de idiomas específicos com SDKs suporte para essa operação, **consulte a seção Consulte também** do. [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) Siga as instruções em [Criar um trabalho de rotulagem (API)](sms-create-labeling-job-api.md) e faça o seguinte enquanto você configura a solicitação: + Use uma função do Lambda de pré-anotação que termine com `PRE-VideoClassification`. Para encontrar a pré-anotação Lambda ARN para sua região, consulte. [PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_HumanTaskConfig.html#SageMaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn) + Use uma função do Lambda de consolidação de anotações que termine com `ACS-VideoClassification`. Para encontrar o ARN Lambda de consolidação de anotações para sua região, consulte. [AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_AnnotationConsolidationConfig.html#SageMaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn) Veja a seguir um exemplo de uma [solicitação do Python SDK (Boto3) da AWS](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job) para criar um trabalho de rotulagem de dados automatizada na região Leste dos EUA (Norte da Virgínia). ``` response = client.create_labeling_job( LabelingJobName='example-video-classification-labeling-job, LabelAttributeName='label', InputConfig={ 'DataSource': { 'S3DataSource': { 'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json' } }, 'DataAttributes': { 'ContentClassifiers': [ 'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent', ] } }, OutputConfig={ 'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data', 'KmsKeyId': 'string' }, RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*, LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json', StoppingConditions={ 'MaxHumanLabeledObjectCount': 123, 'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123 }, HumanTaskConfig={ 'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*', 'UiConfig': { 'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html' }, 'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoClassification', 'TaskKeywords': [ 'Video Classification', ], 'TaskTitle': 'Video classification task', 'TaskDescription': 'Select a label to classify this video', 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123, 'TaskTimeLimitInSeconds': 123, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123, 'MaxConcurrentTaskCount': 123, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoClassification' }, Tags=[ { 'Key': 'string', 'Value': 'string' }, ] ) ``` ### Forneça um modelo para classificação de vídeo Se você criar um trabalho de rotulagem usando a API, será necessário fornecer um modelo de tarefas de operador em `UiTemplateS3Uri`. Copie e modifique o modelo a seguir modificando o `short-instructions`, `full-instructions`, e `header`. Faça upload deste modelo para o Amazon S3 e forneça o URI do Amazon S3 para este arquivo em `UiTemplateS3Uri`. ```
  1. Read the task carefully and inspect the video.
  2. Read the options and review the examples provided to understand more about the labels.
  3. Choose the appropriate label that best suits the video.

Good example

Enter description to explain the correct label to the workers

Bad example

Enter description of an incorrect label

 ``` ## Dados de saída de classificação de vídeo Depois de criar um trabalho de rotulagem de classificação de vídeo, seus dados de saída estão localizados no bucket do Amazon S3 especificado no parâmetro `S3OutputPath` ao usar a API ou no campo **Local do conjunto de dados** de saída da seção **Visão geral do trabalho** do console. Para saber mais sobre o arquivo manifesto de saída gerado pelo Ground Truth, e sobre a estrutura do arquivo que o Ground Truth usa para armazenar os dados de saída, consulte [Rotulando dados de saída do trabalho](sms-data-output.md). Para ver um exemplo de arquivos manifesto de saída para o trabalho de rotulagem de classificação de vídeo com vários rótulos, consulte [Saída do trabalho de classificação](sms-data-output.md#sms-output-class). # Quadros de vídeo É possível usar os tipos de tarefas de quadro de vídeo integrados do Ground Truth para que os operadores façam anotações em quadros de vídeo usando caixas delimitadoras, linhas poligonais, polígonos ou pontos principais. Um *quadro de vídeo* é uma sequência de imagens que foram extraídas de um vídeo. Se você não tiver quadros de vídeo, poderá fornecer arquivos de vídeo (MP4 arquivos) e usar a ferramenta automatizada de extração de quadros Ground Truth para extrair quadros de vídeo. Para saber mais, consulte [Fornecer arquivos de vídeo](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction). Você pode usar os seguintes tipos de tarefas de vídeo incorporadas para criar trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo usando o console Amazon SageMaker AI, a API e a linguagem específica SDKs. + **Detecção de objetos de quadro de vídeo**: Use esse tipo de tarefa quando quiser que os operadores identifiquem e localizem objetos em sequências de quadros de vídeo. Você fornece uma lista de categorias, e os operadores podem selecionar uma categoria por vez e anotar objetos aos quais a categoria se aplica em todos os quadros. Por exemplo, essa tarefa pode ser usada para pedir aos operadores que identifiquem e localizem tipos diferentes de objetos em uma cena, como carros, bicicletas e pedestres. + **Rastreamento de objetos de quadro de vídeo**: Use esse tipo de tarefa quando quiser que os operadores acompanhem o movimento de instâncias de objetos em sequências de quadros de vídeo. Quando um operador adiciona uma anotação a um único quadro, essa anotação é associada a um ID da instância exclusivo. O operador adiciona anotações associadas à mesma ID em todos os outros quadros para identificar o mesmo objeto ou pessoa. Por exemplo, um operador pode rastrear o movimento de um veículo em uma sequência de quadros de vídeo desenhando caixas delimitadoras associadas ao mesmo ID ao redor do veículo em cada quadro em que ele aparece. Use os tópicos a seguir para saber mais sobre esses tipos de tarefa integrados e saber como criar um trabalho de rotulagem usando cada tipo de tarefa. Consulte [Tipos de tarefa](sms-video-overview.md#sms-video-frame-tools) para saber mais sobre as ferramentas de anotações (caixas delimitadoras, linhas poligonais, polígonos e pontos principais) disponíveis para esses tipos de tarefas. Antes de criar um trabalho de rotulagem, recomendamos que você leia [Referência de trabalho de rotulagem de quadros de vídeo](sms-video-overview.md). **Topics** + [Identifique objetos usando a detecção de objetos de quadro de vídeo](sms-video-object-detection.md) + [Rastreie objetos em quadros de vídeo usando o rastreamento de objetos de quadros de vídeo](sms-video-object-tracking.md) + [Referência de trabalho de rotulagem de quadros de vídeo](sms-video-overview.md) # Identifique objetos usando a detecção de objetos de quadro de vídeo É possível usar o tipo de tarefa de detecção de objetos de quadro de vídeo para que os operadores identifiquem e localizem objetos em uma sequência de quadros de vídeo (imagens extraídas de um vídeo) usando caixas delimitadoras, linhas poligonais, polígonos ou ferramentas de *anotação de pontos principais*. A ferramenta escolhida define o tipo de tarefa de quadro de vídeo que você cria. Por exemplo, você pode usar operadores do tipo de tarefa de detecção de objetos de quadro de vídeo com caixa delimitadora para identificar e localizar vários objetos em uma série de quadros de vídeo, como carros, bicicletas e pedestres. Você pode criar um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de quadro de vídeo usando o console Amazon SageMaker AI Ground Truth, a SageMaker API e uma linguagem específica AWS SDKs. Para saber mais, consulte [Criar um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de quadro de vídeo](#sms-video-od-create-labeling-job) e selecione o método preferido. Consulte [Tipos de tarefa](sms-video-overview.md#sms-video-frame-tools) para saber mais sobre as ferramentas de anotações que você pode escolher ao criar um trabalho de rotulagem. O Ground Truth fornece uma interface de usuário e ferramentas de trabalho para concluir os trabalhos de rotulagem: [Visualize a interface do usuário do operador](#sms-video-od-worker-ui). É possível criar um trabalho para ajustar anotações criadas em um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de vídeo usando o tipo de tarefa de ajuste de detecção de objetos de vídeo. Para saber mais, consulte [Crie um trabalho de ajuste de detecção de objetos de quadros de vídeo ou rotulagem de verificação](#sms-video-od-adjustment). ## Visualize a interface do usuário do operador O Ground Truth fornece aos operadores uma interface de usuário (UI) da web para concluir suas tarefas de anotação de detecção de objetos de quadro de vídeo. É possível visualizar e interagir com a interface do usuário do operador ao criar um trabalho de rotulagem no console. Se você for um novo usuário, recomendamos criar um trabalho de rotulagem por meio do console usando um pequeno conjunto de dados de entrada para visualizar a interface do usuário do operador e garantir que os quadros de vídeo, rótulos e atributos de rótulo apareçam conforme o esperado. A interface do usuário fornece aos operadores as seguintes ferramentas auxiliares de rotulagem para concluir as tarefas de detecção de objetos: + Para todas as tarefas, os operadores podem usar os atributos **Copiar para o próximo** e os atributos do **Copiar para todos** para copiar uma anotação para o próximo quadro ou para todos os quadros subsequentes, respectivamente. + Para tarefas que incluem as ferramentas da caixa delimitadora, os operadores podem usar o atributo **Prever o próximo** para desenhar uma caixa delimitadora em um único quadro e, em seguida, fazer com que a Ground Truth preveja a localização das caixas com o mesmo rótulo em todos os outros quadros. Os operadores podem então fazer ajustes para corrigir os locais previstos das caixas. O vídeo a seguir mostra como um operador pode usar a interface do usuário do operador com a ferramenta de caixa delimitadora para concluir as tarefas de detecção de objetos. ![\[O GIF mostra como um operador pode usar a ferramenta de caixa delimitadora para as tarefas de detecção de objetos.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/kitti-od-general-labeling-job.gif) ## Criar um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de quadro de vídeo Você pode criar um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de quadro de vídeo usando o console de SageMaker IA ou a operação da [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)API. Esta seção pressupõe que você tenha revisado o [Referência de trabalho de rotulagem de quadros de vídeo](sms-video-overview.md) e escolhido o tipo de dados de entrada e a conexão do conjunto de dados de entrada que está usando. ### Criar um trabalho de rotulagem (console) Você pode seguir as instruções [Criar um trabalho de rotulagem (console)](sms-create-labeling-job-console.md) para aprender como criar um trabalho de rastreamento de objetos de quadro de vídeo no console de SageMaker IA. Na etapa 10, escolha **Vídeo - Detecção de objetos** na lista suspensa da **Categoria da tarefa**. Selecione o tipo de tarefa que você deseja selecionando um dos cartões em **Seleção de tarefas**. ![\[Gif mostrando como criar um trabalho de rastreamento de objetos de quadro de vídeo no console de SageMaker IA.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/task-type-vod.gif) ### Criar um trabalho de rotulagem (API) Você cria um trabalho de rotulagem de detecção de objetos usando a operação SageMaker da API`CreateLabelingJob`. Essa API define essa operação para todos AWS SDKs. Para ver uma lista de idiomas específicos com SDKs suporte para essa operação, **consulte a seção Consulte também** do. [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) [Criar um trabalho de rotulagem (API)](sms-create-labeling-job-api.md) fornece uma visão geral da operação `CreateLabelingJob`. Siga estas instruções e faça o seguinte enquanto configura a solicitação: + É necessário inserir um ARN para `HumanTaskUiArn`. Use `arn:aws:sagemaker::394669845002:human-task-ui/VideoObjectDetection`. Substitua `` pela região da AWS na qual você está criando o trabalho de rotulagem. Não inclua uma entrada para o parâmetro `UiTemplateS3Uri`. + O [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName) deve terminar em `-ref`. Por exemplo, .`video-od-labels-ref` + O arquivo manifesto de entrada deve ser um arquivo manifesto de sequência de quadros de vídeo. Você pode criar esse arquivo de manifesto usando o console de SageMaker IA ou criá-lo manualmente e carregá-lo no Amazon S3. Para obter mais informações, consulte [Configuração de dados de entrada](sms-video-data-setup.md). + Você só pode usar equipes de trabalho privadas ou de fornecedores para criar trabalhos de rotulagem de detecção de objetos de quadro de vídeo. + Especifique os rótulos, as categorias de rótulo, os atributos de quadro, tipo de tarefa e as instruções do operador em um arquivo de configuração da categoria de rótulo. Especifique o tipo de tarefa (caixas delimitadoras, linhas poligonais, polígonos ou ponto principal) usando `annotationType` no arquivo de configuração de categoria de rótulo. Para obter mais informações, consulte [Arquivo de configuração de categorias de rotulagem com referência de atributos de categorias e quadros de rótulo](sms-label-cat-config-attributes.md) para saber como criar esse arquivo. + Você precisa fornecer funções Lambda predefinidas ARNs de pré-anotação e pós-anotação (ACS). Eles ARNs são específicos para a AWS região que você usa para criar seu trabalho de etiquetagem. + Para localizar o ARN de pré-anotação do Lambda, consulte [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn). Use a região em que você está criando o trabalho de rotulagem para encontrar o ARN correto que termina com `PRE-VideoObjectDetection`. + Para localizar o ARN de pós-anotação do Lambda, consulte [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn). Use a região em que você está criando o trabalho de rotulagem para encontrar o ARN correto que termina com `ACS-VideoObjectDetection`. + O número de operadores especificado em `NumberOfHumanWorkersPerDataObject` deve ser `1`. + A rotulagem de dados automatizada não é compatível com trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo. Você não deve especificar valores para parâmetros em `[LabelingJobAlgorithmsConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelingJobAlgorithmsConfig)`. + Os trabalhos de rotulagem de rastreamento de objetos de quadros de vídeo podem levar várias horas para serem concluídos. É possível especificar um limite de tempo mais longo para esses trabalhos de rotulagem em `TaskTimeLimitInSeconds` (até 7 dias ou 604.800 segundos). Veja a seguir um exemplo de uma [solicitação do SDK Python (Boto3)AWS](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job) para criar um trabalho de rotulagem na região Leste dos EUA (Norte da Virgínia). ``` response = client.create_labeling_job( LabelingJobName='example-video-od-labeling-job, LabelAttributeName='label', InputConfig={ 'DataSource': { 'S3DataSource': { 'ManifestS3Uri': 's3://amzn-s3-demo-bucket/path/video-frame-sequence-input-manifest.json' } }, 'DataAttributes': { 'ContentClassifiers': [ 'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent', ] } }, OutputConfig={ 'S3OutputPath': 's3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/file-to-store-output-data', 'KmsKeyId': 'string' }, RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*, LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/prefix/label-categories.json', StoppingConditions={ 'MaxHumanLabeledObjectCount': 123, 'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123 }, HumanTaskConfig={ 'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*', 'UiConfig': { 'HumanTaskUiArn: 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:394669845002:human-task-ui/VideoObjectDetection' }, 'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoObjectDetection', 'TaskKeywords': [ 'Video Frame Object Detection', ], 'TaskTitle': 'Video frame object detection task', 'TaskDescription': 'Classify and identify the location of objects and people in video frames', 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123, 'TaskTimeLimitInSeconds': 123, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123, 'MaxConcurrentTaskCount': 123, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoObjectDetection' }, Tags=[ { 'Key': 'string', 'Value': 'string' }, ] ) ``` ## Crie um trabalho de ajuste de detecção de objetos de quadros de vídeo ou rotulagem de verificação É possível criar um trabalho de ajuste e rotulagem de verificação usando o console do Ground Truth ou a API `CreateLabelingJob`. Para saber mais sobre trabalhos de rotulagem de ajuste e verificação e como criar um, consulte [Verificação e ajuste do rótulo](sms-verification-data.md). ## Formato dos dados de saída Ao criar um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de quadros de vídeo, as tarefas são enviadas aos operadores. Quando esses operadores concluem as tarefas, os rótulos são gravados no local de saída do Amazon S3 especificado durante a criação do trabalho de rotulagem. Para saber mais sobre o formato dos dados de saída de detecção de objeto dos quadros de vídeo, consulte [Saída de detecção de objetos de quadros de vídeo](sms-data-output.md#sms-output-video-object-detection). Se você for um usuário novo do Ground Truth, consulte [Rotulando dados de saída do trabalho](sms-data-output.md) para saber mais sobre o formato dos dados de saída do Ground Truth. # Rastreie objetos em quadros de vídeo usando o rastreamento de objetos de quadros de vídeo É possível usar o tipo de tarefa de rastreamento de objetos de quadros de vídeo para que os operadores rastreiem o movimento de objetos em uma sequência de quadros de vídeo (imagens extraídas de um vídeo) usando caixas delimitadoras, linhas poligonais, polígonos ou *ferramentas de anotação* de pontos principais. A ferramenta escolhida define o tipo de tarefa de quadro de vídeo que você cria. Por exemplo, você pode usar um tipo de tarefa de rastreamento de objetos com quadro de vídeo com caixa delimitadora para pedir aos operadores que rastreiem o movimento de objetos, como carros, bicicletas e pedestres, desenhando caixas ao redor deles. Você fornece uma lista de categorias, e cada anotação que um operador adiciona a um quadro de vídeo é identificada como uma *instância* dessa categoria usando um ID da instância. Por exemplo, se você fornecer o carro da categoria de rótulo, o primeiro carro que um operador anotar terá a ID de instância carro:1. O segundo carro que o operador anotar terá o ID da instância carro:2. Para rastrear o movimento de um objeto, o operador adiciona anotações associadas à mesma ID da instância ao redor do objeto em todos os quadros. Você pode criar um trabalho de rotulagem de rastreamento de objetos de quadro de vídeo usando o console Amazon SageMaker AI Ground Truth, a SageMaker API e uma linguagem específica AWS SDKs. Para saber mais, consulte [Criar um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de quadro de vídeo](sms-video-object-detection.md#sms-video-od-create-labeling-job) e selecione o método preferido. Consulte [Tipos de tarefa](sms-video-overview.md#sms-video-frame-tools) para saber mais sobre as ferramentas de anotações que você pode escolher ao criar um trabalho de rotulagem. O Ground Truth fornece uma interface de usuário e ferramentas de trabalho para concluir os trabalhos de rotulagem: [Visualize a interface do usuário do operador](sms-video-object-detection.md#sms-video-od-worker-ui). É possível criar um trabalho para ajustar anotações criadas em um trabalho de rotulagem de detecção de objetos de vídeo usando o tipo de tarefa de ajuste de detecção de objetos de vídeo. Para saber mais, consulte [Crie um trabalho de ajuste de detecção de objetos de quadros de vídeo ou rotulagem de verificação](sms-video-object-detection.md#sms-video-od-adjustment). ## Visualize a interface do usuário do operador O Ground Truth fornece aos operadores uma interface de usuário (IU) da web para concluir as tarefas de anotação de rastreamento de objetos de quadro de vídeo. É possível visualizar e interagir com a interface do usuário do operador ao criar um trabalho de rotulagem no console. Se você for um novo usuário, recomendamos criar um trabalho de rotulagem por meio do console usando um pequeno conjunto de dados de entrada para visualizar a interface do usuário do operador e garantir que os quadros de vídeo, rótulos e atributos de rótulo apareçam conforme o esperado. A interface do usuário fornece aos operadores as seguintes ferramentas auxiliares de rotulagem para concluir as tarefas de rastreamento de objetos: + Para todas as tarefas, os operadores podem usar os atributos **Copiar para o próximo** e **Copiar para todos** para copiar uma anotação com o mesmo ID exclusivo para o próximo quadro ou para todos os quadros subsequentes, respectivamente. + Para tarefas que incluem as ferramentas da caixa delimitadora, os operadores podem usar o atributo **Prever o próximo** para desenhar uma caixa delimitadora em um único quadro e, em seguida, fazer com que a Ground Truth preveja a localização das caixas com o mesmo ID exclusivo em todos os outros quadros. Os operadores podem então fazer ajustes para corrigir os locais previstos das caixas. O vídeo a seguir mostra como um operador pode usar a interface do usuário do operador com a ferramenta de caixa delimitadora para concluir as tarefas de rastreamento de objetos. ![\[O GIF mostra como um operador pode usar a ferramenta de caixa delimitadora com o atributo de previsão do próximo.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/ot_predict_next.gif) ## Criar um trabalho de rotulagem de rastreamento de objetos de quadro de vídeo Você pode criar um trabalho de rotulagem de rastreamento de objetos de quadro de vídeo usando o console de SageMaker IA ou a operação da [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)API. Esta seção pressupõe que você tenha revisado o [Referência de trabalho de rotulagem de quadros de vídeo](sms-video-overview.md) e escolhido o tipo de dados de entrada e a conexão do conjunto de dados de entrada que está usando. ### Criar um trabalho de rotulagem (console) Você pode seguir as instruções [Criar um trabalho de rotulagem (console)](sms-create-labeling-job-console.md) para aprender como criar um trabalho de rastreamento de objetos de quadro de vídeo no console de SageMaker IA. Na etapa 10, escolha **Vídeo - Rastreamento de objetos** na lista suspensa da **Categoria da tarefa**. Selecione o tipo de tarefa que você deseja selecionando um dos cartões em **Seleção de tarefas**. ![\[Gif mostrando como criar um trabalho de rastreamento de objetos de quadro de vídeo no console de SageMaker IA.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/task-type-vot.gif) ### Criar um trabalho de rotulagem (API) Você cria um trabalho de rotulagem de rastreamento de objetos usando a operação SageMaker da API`CreateLabelingJob`. Essa API define essa operação para todos AWS SDKs. Para ver uma lista de idiomas específicos com SDKs suporte para essa operação, **consulte a seção Consulte também** do. [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) [Criar um trabalho de rotulagem (API)](sms-create-labeling-job-api.md) fornece uma visão geral da operação `CreateLabelingJob`. Siga estas instruções e faça o seguinte enquanto configura a solicitação: + É necessário inserir um ARN para `HumanTaskUiArn`. Use `arn:aws:sagemaker::394669845002:human-task-ui/VideoObjectTracking`. Substitua `` pela região da AWS na qual você está criando o trabalho de rotulagem. Não inclua uma entrada para o parâmetro `UiTemplateS3Uri`. + O [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName) deve terminar em `-ref`. Por exemplo, .`ot-labels-ref` + O arquivo manifesto de entrada deve ser um arquivo manifesto de sequência de quadros de vídeo. Você pode criar esse arquivo de manifesto usando o console de SageMaker IA ou criá-lo manualmente e carregá-lo no Amazon S3. Para obter mais informações, consulte [Configuração de dados de entrada](sms-video-data-setup.md). Se você criar um trabalho de rotulagem de streaming, o arquivo manifesto de entrada será opcional. + Você só pode usar equipes de trabalho privadas ou de fornecedores para criar trabalhos de rotulagem de detecção de objetos de quadro de vídeo. + Especifique os rótulos, as categorias de rótulo, os atributos de quadro, tipo de tarefa e as instruções do operador em um arquivo de configuração da categoria de rótulo. Especifique o tipo de tarefa (caixas delimitadoras, linhas poligonais, polígonos ou ponto principal) usando `annotationType` no arquivo de configuração de categoria de rótulo. Para obter mais informações, consulte [Arquivo de configuração de categorias de rotulagem com referência de atributos de categorias e quadros de rótulo](sms-label-cat-config-attributes.md) para saber como criar esse arquivo. + Você precisa fornecer funções Lambda predefinidas ARNs de pré-anotação e pós-anotação (ACS). Eles ARNs são específicos para a AWS região que você usa para criar seu trabalho de etiquetagem. + Para localizar o ARN de pré-anotação do Lambda, consulte [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn). Use a região em que você está criando o trabalho de rotulagem para encontrar o ARN correto que termina com `PRE-VideoObjectTracking`. + Para localizar o ARN de pós-anotação do Lambda, consulte [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn). Use a região em que você está criando o trabalho de rotulagem para encontrar o ARN correto que termina com `ACS-VideoObjectTracking`. + O número de operadores especificado em `NumberOfHumanWorkersPerDataObject` deve ser `1`. + A rotulagem de dados automatizada não é compatível com trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo. Você não deve especificar valores para parâmetros em `[LabelingJobAlgorithmsConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#sagemaker-CreateLabelingJob-request-LabelingJobAlgorithmsConfig)`. + Os trabalhos de rotulagem de rastreamento de objetos de quadros de vídeo podem levar várias horas para serem concluídos. É possível especificar um limite de tempo mais longo para esses trabalhos de rotulagem em `TaskTimeLimitInSeconds` (até 7 dias ou 604.800 segundos). Veja a seguir um exemplo de uma [solicitação do SDK Python (Boto3)AWS](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job) para criar um trabalho de rotulagem na região Leste dos EUA (Norte da Virgínia). ``` response = client.create_labeling_job( LabelingJobName='example-video-ot-labeling-job, LabelAttributeName='label', InputConfig={ 'DataSource': { 'S3DataSource': { 'ManifestS3Uri': 's3://amzn-s3-demo-bucket/path/video-frame-sequence-input-manifest.json' } }, 'DataAttributes': { 'ContentClassifiers': [ 'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent', ] } }, OutputConfig={ 'S3OutputPath': 's3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/file-to-store-output-data', 'KmsKeyId': 'string' }, RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*, LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/prefix/label-categories.json', StoppingConditions={ 'MaxHumanLabeledObjectCount': 123, 'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123 }, HumanTaskConfig={ 'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*', 'UiConfig': { 'HumanTaskUiArn: 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:394669845002:human-task-ui/VideoObjectTracking' }, 'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoObjectTracking', 'TaskKeywords': [ 'Video Frame Object Tracking, ], 'TaskTitle': 'Video frame object tracking task', 'TaskDescription': Tracking the location of objects and people across video frames', 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123, 'TaskTimeLimitInSeconds': 123, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123, 'MaxConcurrentTaskCount': 123, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoObjectTracking' }, Tags=[ { 'Key': 'string', 'Value': 'string' }, ] ) ``` ## Criar um trabalho de rotulagem de ajuste de rastreamento de objetos de quadros de vídeo ou de rotulagem de verificação É possível criar um trabalho de ajuste e rotulagem de verificação usando o console do Ground Truth ou a API `CreateLabelingJob`. Para saber mais sobre trabalhos de rotulagem de ajuste e verificação e como criar um, consulte [Verificação e ajuste do rótulo](sms-verification-data.md). ## Formato dos dados de saída Ao criar um trabalho de rotulagem de rastreamento de objetos de quadros de vídeo, as tarefas são enviadas aos operadores. Quando esses operadores concluem as tarefas, os rótulos são gravados no local de saída do Amazon S3 especificado durante a criação do trabalho de rotulagem. Para saber mais sobre o formato dos dados de saída de rastreamento de objeto de quadros de vídeo, consulte [Saída de rastreamento de objetos de quadros de vídeo](sms-data-output.md#sms-output-video-object-tracking). Se você for um usuário novo do Ground Truth, consulte [Rotulando dados de saída do trabalho](sms-data-output.md) para saber mais sobre o formato dos dados de saída do Ground Truth. # Referência de trabalho de rotulagem de quadros de vídeo Use esta página para saber mais sobre os trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo de detecção e rastreamento de objetos. As informações nesta página se aplicam a esses dois tipos de tarefas incorporadas. O trabalho de rotulagem de quadros de vídeo é exclusivo pelo seguinte: + Você pode fornecer objetos de dados prontos para serem anotados (quadros de vídeo) ou fornecer arquivos de vídeo e fazer com que o Ground Truth extraia os quadros de vídeo automaticamente. + Os colaboradores têm a capacidade de economizar trabalho à medida que avançam. + Você não pode usar a Amazon Mechanical Turk força de trabalho para concluir suas tarefas de etiquetagem. + O Ground Truth fornece uma interface de usuário para colaboradores, bem como ferramentas auxiliares e básicas de rotulagem, para ajudar os colaboradores a concluir suas tarefas. Não é necessário fornecer um modelo de tarefa do operador. Use os tópicos a seguir para saber mais sobre trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo. **Topics** + [Dados de entrada](#sms-video-input-overview) + [Tempos de conclusão do trabalho](#sms-video-job-completion-times) + [Tipos de tarefa](#sms-video-frame-tools) + [Forças de trabalho](#sms-video-workforces) + [Interface do usuário (UI) do operador](#sms-video-worker-task-ui) + [Requisitos de permissão de trabalho de quadros de vídeo](#sms-security-permission-video-frame) ## Dados de entrada O trabalho de rotulagem de quadros de vídeo usa *sequências* de quadros de vídeo. Uma sequência única é uma série de imagens que foram extraídas de um único vídeo. Você pode fornecer suas próprias sequências de quadros de vídeo ou fazer com que o Ground Truth extraia as sequências de quadros de vídeo de seus arquivos de vídeo automaticamente. Para saber mais, consulte [Fornecer arquivos de vídeo](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction). O Ground Truth usa arquivos de sequência para identificar todas as imagens em uma única sequência. Todas as sequências que você deseja incluir em um único trabalho de rotulagem são identificadas em um arquivo de manifesto de entrada. Cada sequência é usada para criar uma única tarefa de colaborador. Você pode criar automaticamente arquivos de sequência e um arquivo de manifesto de entrada usando a configuração automática de dados do Ground Truth. Para saber mais, consulte [Configurar dados de entrada automatizados de quadros de vídeo](sms-video-automated-data-setup.md). Para saber como criar manualmente arquivos de sequência e um arquivo de manifesto de entrada, consulte [Criar um arquivo manifesto de entrada de quadros de vídeo](sms-video-manual-data-setup.md#sms-video-create-manifest). ## Tempos de conclusão do trabalho Os operadores podem levar horas para concluir trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo e vídeo. É possível definir a quantidade total de tempo que os operadores podem trabalhar em cada tarefa ao criar um trabalho de rotulagem. O tempo máximo que você pode definir para que os operadores trabalhem em tarefas é de sete dias. O valor padrão é de três dias. Recomendamos enfaticamente que você crie tarefas que os operadores possam concluir em até 12 horas. Os operadores devem manter a interface do usuário do operador aberta ao trabalhar em uma tarefa. Eles podem salvar o trabalho à medida que o realizam e o Ground Truth salva o trabalho a cada 15 minutos. Ao usar a operação da `CreateLabelingJob` API SageMaker AI, defina o tempo total em que uma tarefa está disponível para os trabalhadores no `TaskTimeLimitInSeconds` parâmetro de`HumanTaskConfig`. Ao criar um trabalho de rotulagem no console, é possível especificar esse limite de tempo ao selecionar o tipo de força de trabalho e a equipe de trabalho. ## Tipos de tarefa Ao criar um trabalho de rotulagem de rastreamento de objetos de vídeo ou detecção de objetos de vídeo, você especifica o tipo de anotação que deseja que os operadores criem enquanto trabalham na tarefa de rotulagem. O tipo de anotação determina o tipo de dados de saída que o Ground Truth retorna e define o *tipo de tarefa* do seu trabalho de rotulagem. Se você estiver criando um trabalho de rotulagem usando a operação de API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html), especifique o tipo de tarefa usando o parâmetro do arquivo de configuração da categoria de rótulo `annotationType`. Para saber mais, consulte [Arquivo de configuração de categorias de rotulagem com referência de atributos de categorias e quadros de rótulo](sms-label-cat-config-attributes.md). Os seguintes tipos de tarefas estão disponíveis para tarefas de rotulagem de rastreamento de objetos de vídeo ou detecção de objetos de vídeo: + **Caixa delimitadora**: Os operadores recebem ferramentas para criar anotações na caixa delimitadora. Caixa delimitadora é uma caixa que um operador desenha ao redor de um objeto para identificar a localização em pixels e o rótulo desse objeto no quadro. + **Polilinha**: Os operadores recebem ferramentas para criar anotações em linha poligonal. Uma linha poligonal é definida pela série de coordenadas x, y ordenadas. Cada ponto adicionado à linha poligonal é conectado ao ponto anterior por uma linha. A linha poligonal não precisa ser fechada (o ponto inicial e o ponto final não precisam ser os mesmos) e não há restrições nos ângulos formados entre as linhas. + **Polígono**: Os operadores recebem ferramentas para criar anotações em polígono. Um polígono é definido pela série de coordenadas x, y ordenadas. Cada ponto adicionado ao polígono é conectado ao ponto anterior por uma linha e não há restrições nos ângulos formados entre as linhas. Duas linhas (lados) do polígono não podem se cruzar. Os pontos inicial e final de um polígono devem ser os mesmos. + **Polígono**: Os operadores recebem ferramentas para criar anotações em polígono. Um ponto-chave é um ponto único associado a uma coordenada x, y no quadro do vídeo. ## Forças de trabalho Quando você cria um trabalho de rotulagem de quadros de vídeo, é necessário especificar uma equipe de trabalho que concluirá as suas tarefas de anotação. É possível escolher uma equipe de trabalho de uma força de trabalho privada de seus próprios operadores ou de uma força de trabalho de fornecedores escolhida no AWS Marketplace. Você não pode usar a força de trabalho do Amazon Mechanical Turk para trabalhos de rotulagem de quadros de vídeo. Para saber mais sobre as forças de trabalho dos fornecedores, consulte [Inscreva-se em forças de trabalho de fornecedores](sms-workforce-management-vendor.md). Para saber como criar e gerenciar uma força de trabalho privada, consulte [Força de trabalho privada](sms-workforce-private.md). ## Interface do usuário (UI) do operador O Ground Truth fornece uma interface do usuário (UI) do operador, ferramentas e atributos de rotulagem auxiliares para ajudar os operadores a concluírem as tarefas de rotulagem de vídeo. É possível visualizar a interface do usuário do operador ao criar um trabalho de rotulagem no console. Quando você criar um trabalho de rotulagem usando a operação de API `CreateLabelingJob`, é necessário inserir um ARN fornecido pelo Ground Truth no parâmetro [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) para especificar a interface do usuário do operador para o tipo de tarefa. Você pode usar `HumanTaskUiArn` com a operação da [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html)API de SageMaker IA para visualizar a interface do usuário do trabalhador. Você fornece instruções, rótulos e, opcionalmente, atributos que os operadores podem usar para fornecer mais informações sobre rótulos e quadros de vídeo. Esses atributos são chamados de atributos de categoria de rótulo e atributos de quadro, respectivamente. Todos eles são exibidos na interface do usuário do operador. ### Atributos de categoria de rótulo e de quadro Quando você criar um trabalho de rotulagem de rastreamento de objetos de vídeo ou detecção de objetos de vídeo, pode adicionar um ou mais *atributos de categoria de rótulo* e *atributos de quadro*: + **Atributo de categoria de rótulo**: Uma lista de opções (strings), uma caixa de texto de formato livre ou um campo numérico associado a um ou mais rótulos. Usado pelos operadores para fornecer metadados sobre um rótulo. + **Atributo do quadro**: Uma lista de opções (sequências de caracteres), uma caixa de texto de formato livre ou um campo numérico que aparece em cada quadro de vídeo que um operador é enviado para anotar. Usado pelos operadores para fornecer metadados sobre um rótulo. Além disso, você pode usar atributos de rótulo e quadro para que os operadores verifiquem os rótulos em um trabalho de verificação de rótulo de quadro de vídeo. Use as seções a seguir para saber mais sobre esses atributos. Para saber como adicionar atributos de categoria de rótulo e quadro a um trabalho de rotulagem, use as seções **Criar trabalho de rotulagem** na [página de tipos de tarefa](sms-video-task-types.md) de sua escolha. #### Atributos da categoria do rótulo Adicione atributos de categoria de rótulo aos rótulos para permitir que os operadores forneçam mais informações sobre as anotações que eles criam. Um atributo de categoria de rótulo é adicionado a um rótulo individual ou a todos os rótulos. Quando um atributo de categoria de rótulo é aplicado a todos os rótulos, ele é chamado de *atributo de categoria de rótulo global*. Por exemplo, se você adicionar a categoria de rótulo *carro*, também pode querer capturar dados adicionais sobre os carros rotulados, como, por exemplo, se eles estão obstruídos ou o tamanho do carro. É possível capturar esses metadados usando atributos de categoria de rótulo. Neste exemplo, se você adicionou o atributo *obstruído* à categoria de rótulo de carro, é possível atribuir *parcial*, *completamente*, *não* ao atributo *obstruído*, e os operadores poderão selecionar uma dessas opções. Quando você cria um trabalho de verificação de rótulos, adiciona atributos de categoria de rótulos a cada rótulo que deseja que os operadores verifiquem. #### Atributos em nível de quadro Adicione atributos de quadro para permitir que os operadores forneçam mais informações sobre quadros de vídeo individuais. Cada atributo de quadro que você adiciona aparece em todos os quadros. Por exemplo, você pode adicionar um atributo de quadro numérico para que os operadores identifiquem o número de objetos que veem em um determinado quadro. Em outro exemplo, talvez você queira fornecer uma caixa de texto de formato livre para permitir que os operadores respondam a uma pergunta. Quando cria uma tarefa de verificação de rótulos, você pode adicionar um ou mais atributos de quadro para pedir que os operadores forneçam feedback sobre todos os rótulos em um quadro de vídeo. ### Instruções do operador É possível fornecer instruções do operador para ajudar os operadores a concluírem as tarefas de rotulagem de quadros de vídeo. Talvez você queira abordar os seguintes tópicos ao escrever suas instruções: + Melhores práticas e fatores a evitar ao anotar objetos. + Os atributos de categoria de rótulo fornecidos (para tarefas de detecção de objetos e de rastreamento de objetos) e como usá-los. + Como economizar tempo durante a rotulagem usando atalhos de teclado. Você pode adicionar suas instruções de trabalho usando o console de SageMaker IA ao criar um trabalho de rotulagem. Se você criar um trabalho de rotulagem usando a operação de API `CreateLabelingJob`, especifique as instruções de operador no arquivo de configuração da categoria de rótulo. Além das suas instruções, o Ground Truth fornece um link para ajudar os operadores a navegar e usar o portal do operador. Visualize essas instruções selecionando o tipo de tarefa em [Instruções do operador](sms-video-worker-instructions.md). ### Como recusar tarefas Os operadores podem recusar tarefas. Os operadores recusam uma tarefa se as instruções não estiverem claras, os dados de entrada não estiverem sendo exibidos corretamente ou se encontrarem algum outro problema com a tarefa. Se o número de operadores por objeto do conjunto de dados ([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)) recusar a tarefa, o objeto de dados será marcado como expirado e não será enviado para operadores adicionais. ## Requisitos de permissão de trabalho de quadros de vídeo Ao criar um trabalho de rotulagem de quadros de vídeo, além dos requisitos de permissão encontrados em [Atribua permissões do IAM para usar o Ground Truth](sms-security-permission.md), é necessário adicionar uma política de CORS ao seu bucket do S3 que contenha o seu arquivo de manifesto de entrada. ### Política de permissão de CORS para o bucket do S3 Ao criar um trabalho de rotulagem de quadros de vídeo, especifique buckets no S3 onde os dados de entrada e o arquivo de manifesto estão localizados e onde os dados de saída serão armazenados. Esses buckets podem ser os mesmos. É necessário anexar a seguinte política de compartilhamento de recursos de origem cruzada (CORS) aos buckets de entrada e saída: Se você usar o console do Amazon S3 para adicionar a política ao bucket, deverá usar o formato JSON. **JSON** ``` [ { "AllowedHeaders": [ "*" ], "AllowedMethods": [ "GET", "HEAD", "PUT" ], "AllowedOrigins": [ "*" ], "ExposeHeaders": [ "Access-Control-Allow-Origin" ], "MaxAgeSeconds": 3000 } ] ``` **XML** ``` * GET HEAD PUT 3000 Access-Control-Allow-Origin * ``` Para saber como adicionar uma política de CORS a um bucket do S3, consulte [Como adicionar compartilhamento de recursos entre domínios com CORS?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/add-cors-configuration.html) no Guia do usuário do Amazon Simple Storage Service. # Instruções do operador Este tópico fornece uma visão geral do portal do operador do Ground Truth e das ferramentas disponíveis para concluir a tarefa de rotulagem de quadros de vídeo. Primeiro, selecione o tipo de tarefa na qual você está trabalhando em **Tópicos**. **Importante** É recomendável que você conclua a tarefa usando um navegador Google Chrome ou Firefox. Para trabalhos de ajuste, selecione o tipo de tarefa de trabalho de rotulagem original que produziu os rótulos que você está ajustando. Revise e ajuste os rótulos na tarefa conforme necessário. **Topics** + [Navegue pela interface do usuário](sms-video-worker-instructions-worker-ui-ot.md) + [Editar rótulos e atributos de quadro em massa](sms-video-frame-worker-instructions-ot-bulk-edit.md) + [Guia de ferramentas](sms-video-worker-instructions-tool-guide.md) + [Guia de ícones](sms-video-worker-instructions-ot-icons.md) + [Atalhos](sms-video-worker-instructions-ot-hot-keys.md) + [Entenda as opções de liberar, interromper, retomar e recusar tarefas](sms-video-worker-instructions-skip-reject-ot.md) + [Salvar e enviar seu trabalho](sms-video-worker-instructions-saving-work-ot.md) + [Tarefas de rastreamento de objetos de quadros de vídeo](sms-video-ot-worker-instructions.md) + [Tarefas de detecção de objetos de quadro de vídeo](sms-video-od-worker-instructions.md) # Navegue pela interface do usuário Você pode navegar entre os quadros de vídeo usando a barra de navegação no canto inferior esquerdo da interface. Use o botão de reprodução para percorrer automaticamente toda a sequência de quadros. Use o próximo quadro e os botões do quadro anterior para avançar ou retroceder um quadro por vez. Você também pode inserir um número de quadro para navegar até esse quadro. O vídeo a seguir demonstra como navegar entre os quadros de vídeo. ![\[O GIF mostra como navegar entre os quadros de vídeo.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/nav_video_ui.gif) Você pode ampliar e reduzir todos os quadros de vídeo. Depois de ampliar um quadro de vídeo, você pode se mover nesse quadro usando o ícone de movimento. Quando você define uma nova visualização em um único quadro de vídeo ampliando e movendo-se dentro desse quadro, todos os quadros de vídeo são definidos para a mesma exibição. Você pode redefinir todos os quadros de vídeo para a visualização original usando o ícone de ajuste da tela. Para obter mais opções de visualização, consulte [Guia de ícones](sms-video-worker-instructions-ot-icons.md). Quando você estiver na interface do usuário do operador, você verá os seguintes menus: + **Instruções**: revise essas instruções antes de iniciar a tarefa. Além disso, selecione **Mais instruções** e revise essas instruções. + **Atalhos**: use esse menu para visualizar atalhos de teclado que podem ser usados para navegar nos quadros de vídeo e usar as ferramentas fornecidas. + **Ajuda**: use essa opção para consultar esta documentação. # Editar rótulos e atributos de quadro em massa Você pode editar em massa os atributos de rótulo e os atributos de quadro (atributos). Ao editar um atributo em massa, você especifica um ou mais intervalos de quadros aos quais deseja aplicar a edição. O atributo selecionado é editado em todos os quadros desse intervalo, incluindo os quadros inicial e final que você especificar. Quando você edita em massa os atributos de rótulo, o intervalo especificado *deve* conter o rótulo ao qual o atributo do rótulo está anexado. Se você especificar quadros que não contêm esse rótulo, será exibido um erro. Para editar em massa um atributo, você *deve* primeiro especificar o valor desejado para o atributo. Por exemplo, se você quiser alterar um atributo de *Sim* para *Não*, deverá selecionar *Não* e, em seguida, realizar a edição em massa. Você também pode especificar um novo valor para um atributo que não foi preenchido e, em seguida, usar o atributo de edição em massa para preencher esse valor em vários quadros. Para fazer isso, selecione o valor desejado para o atributo e conclua o procedimento a seguir. **Para editar em massa um rótulo ou atributo:** 1. Use o mouse para clicar com o botão direito do mouse no atributo que você deseja editar em massa. 1. Especifique o intervalo de quadros ao qual você deseja aplicar a edição em massa usando um traço (`-`) na caixa de texto. Por exemplo, se você quiser aplicar a edição aos quadros de um a dez, insira `1-10`. Se você quiser aplicar a edição aos quadros dois a cinco, oito a dez e vinte, digite `2-5,8-10,20`. 1. Selecione **Confirmar**. Se você receber uma mensagem de erro, verifique se você inseriu um intervalo válido e se o rótulo associado ao atributo do rótulo que você está editando (se aplicável) existe em todos os quadros especificados. Você pode adicionar rapidamente um rótulo a todos os quadros anteriores ou subsequentes usando as opções **Duplicar nos quadros anteriores** e **Duplicar nos próximos quadros** no menu **Rótulo** na parte superior da tela. # Guia de ferramentas Sua tarefa incluirá uma ou mais ferramentas. A ferramenta fornecida determina o tipo de anotações que você criará para identificar e rastrear objetos. Use a tabela a seguir para saber mais sobre cada ferramenta fornecida. **** | Ferramenta | Ícone | Ação | Description | | --- | --- | --- | --- | | Caixa delimitadora | ![\[O ícone Caixa delimitadora.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Bounding%20Box.png) | Adicione uma anotação na caixa delimitadora. | Escolha esse ícone para adicionar uma caixa delimitadora. Cada caixa delimitadora adicionada está associada à categoria escolhida no menu suspenso Categoria de rótulo. Selecione a caixa delimitadora ou o rótulo associado para ajustá-lo. | | Prever o próximo | ![\[O ícone Prever o próximo.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/PredictNext.png) | Preveja as caixas delimitadoras no próximo quadro. | Selecione uma caixa delimitadora e, em seguida, escolha esse ícone para prever a localização dessa caixa no próximo quadro. Você pode selecionar o ícone várias vezes seguidas para detectar automaticamente a localização da caixa em vários quadros. Por exemplo, selecione esse ícone cinco vezes para prever a localização de uma caixa delimitadora nos próximos cinco quadros. | | Ponto principal | ![\[O ícone Keypoint.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Keypoint.png) | Adicione uma anotação de ponto principal. | Escolha esse ícone para adicionar um ponto principal. Clique em um objeto na imagem para colocar o ponto principal nesse local. Cada ponto principal que você adiciona está associado à categoria escolhida no menu suspenso Categoria de rótulo. Selecione um ponto principal ou rótulo associado para ajustá-lo. | | Linha poligonal | ![\[O ícone Linha poligonal.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/polyline.png) | Adicione uma anotação de linha poligonal. | Selecione esse ícone para adicionar uma linha poligonal. Para adicionar uma linha poligonal, clique continuamente ao redor do objeto de interesse para adicionar novos pontos. Para parar de desenhar uma linha poligonal, selecione o último ponto que você colocou pela segunda vez (esse ponto ficará verde) ou pressione **Enter** no teclado. Cada ponto adicionado à linha poligonal é conectado ao ponto anterior por uma linha. A linha poligonal não precisa ser fechada (o ponto inicial e o ponto final não precisam ser os mesmos) e não há restrições nos ângulos formados entre as linhas. Cada linha poligonal adicionada é associada à categoria escolhida no menu suspenso Categoria de rótulo. Selecione a linha poligonal ou o rótulo associado para ajustá-la. | | Polígono | ![\[O ícone Polígono.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Polygon.png) | Adicione uma anotação de polígono. | Selecione esse ícone para adicionar um polígono. Para adicionar um polígono, clique continuamente ao redor do objeto de interesse para adicionar novos pontos. Para parar de desenhar o polígono, selecione o ponto inicial (esse ponto será verde). Um polígono é uma forma fechada definida por uma série de pontos que você coloca. Cada ponto adicionado ao polígono é conectado ao ponto anterior por uma linha e não há restrições nos ângulos formados entre as linhas. Os pontos inicial e final de um polígono devem ser os mesmos. Cada polígono que você adiciona está associado à categoria escolhida no menu suspenso Categoria de rótulo. Selecione o polígono ou o rótulo associado para ajustá-lo. | | Copiar para o próximo | ![\[O ícone Copiar para o próximo.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/copy_to_next.png) | Copiar as anotações para o próximo quadro. | Se uma ou mais anotações forem selecionadas no quadro atual, essas anotações serão copiadas para o próximo quadro. Se nenhuma anotação for selecionada, todas as anotações no quadro atual serão copiadas para o próximo quadro. | | Copiar para todos | ![\[O ícone Copiar para todos.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/copy_to_all.png) | Copie as anotações em todos os quadros subsequentes. | Se uma ou mais anotações forem selecionadas no quadro atual, essas anotações serão copiadas para todos os quadros subsequentes. Se nenhuma anotação for selecionada, todas as anotações no quadro atual serão copiadas para todos os quadros subsequentes. | # Guia de ícones Use essa tabela para saber mais sobre os ícones exibidos na interface do usuário. Você pode selecionar automaticamente alguns desses ícones usando os atalhos de teclado encontrados no menu **Atalhos**. | Ícone | Ação | Description | | --- | --- | --- | | ![\[O ícone Brilho.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Brightness.png) | Brilho | Escolha esse ícone para ajustar o brilho de todos os quadros de vídeo. | | ![\[O ícone Contraste.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Contrast.png) | Contraste | Escolha esse ícone para ajustar o contraste de todos os quadros de vídeo. | | ![\[O ícone Aumentar zoom.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Zoom-in.png) | Ampliar o zoom | Escolha esse ícone para ampliar todos os quadros de vídeo. | | ![\[O ícone Diminuir zoom.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Zoom-out.png) | Reduzir o zoom | Escolha esse ícone para reduzir o zoom de todos os quadros de vídeo. | | ![\[O ícone Mover.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Move.png) | mover tela | Depois de ampliar um quadro de vídeo, escolha esse ícone para se mover nesse quadro de vídeo. Você pode se mover pelo quadro do vídeo usando o mouse clicando e arrastando o quadro na direção em que deseja que ele se mova. Isso mudará a exibição em todos os quadros de visualização. | | ![\[O ícone Ajustar à tela.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Fit%20screen.png) | ajustar tela | Redefina todos os quadros de vídeo para a posição original. | | ![\[O ícone Desfazer.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Undo.png) | desfazer | Desfazer uma ação. Você pode usar esse ícone para remover uma caixa delimitadora que acabou de adicionar ou para desfazer um ajuste feito em uma caixa delimitadora. | | ![\[O ícone Refazer.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Redo.png) | refazer | Refaça uma ação que foi desfeita usando o ícone de desfazer. | | ![\[O ícone Excluir rótulos.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Delete.png) | excluir rótulo | Exclua um rótulo. Isso excluirá a caixa delimitadora associada ao rótulo em um único quadro. | | ![\[O ícone Mostrar ou ocultar rótulo.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Show_Hide.png) | mostrar ou ocultar rótulo | Selecione esse ícone para mostrar um rótulo que foi ocultado. Se esse ícone tiver uma barra, selecione-o para ocultar o rótulo. | | ![\[O ícone Editar.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/Edit.png) | editar rótulo | Selecione esse ícone para abrir o menu Editar instância. Use esse menu para editar uma categoria de rótulo, ID e para adicionar ou editar atributos de rótulo. | # Atalhos Os atalhos de teclado listados no menu **Atalhos** podem ajudá-lo a selecionar ícones rapidamente, desfazer e refazer anotações e usar ferramentas para adicionar e editar anotações. Por exemplo, depois de adicionar uma caixa delimitadora, você pode usar o **P** para prever rapidamente a localização dessa caixa nos quadros subsequentes. Antes de iniciar a tarefa, recomendamos que você revise o menu **Atalhos** e se familiarize com esses comandos. # Entenda as opções de liberar, interromper, retomar e recusar tarefas Quando você abre a tarefa de rotulagem, três botões no canto superior direito permitem recusar a tarefa (**Recusar tarefa**), liberá-la (**Liberar tarefa**) e interrompê-la e retomá-la posteriormente (**Interromper e retomar mais tarde**). A seguinte lista descreve o que acontece quando você seleciona uma dessas opções: + **Recusar tarefa**: você só deve recusar uma tarefa se algo estiver errado com a tarefa, como um problema de imagens de quadros de vídeo, ou com a interface do usuário. Se você recusar uma tarefa, não poderá retornar à tarefa. + **Liberar tarefa**: use essa opção para liberar uma tarefa e permitir que outras pessoas trabalhem nela. Ao liberar uma tarefa, você perde todo o trabalho realizado nessa tarefa e outros funcionários da sua equipe podem retomá-la. Se um número suficiente de operadores realizar a tarefa, talvez você não consiga retornar a ela. Quando você seleciona esse botão e, em seguida, seleciona **Confirmar**, você retorna ao portal do operador. Se a tarefa ainda estiver disponível, o status será **Disponível**. Se outros operadores a pegarem, ela desaparecerá do seu portal. + **Parar e retomar mais tarde**: você pode usar o botão **Interromper e continuar mais tarde** para interromper o trabalho e retornar à tarefa posteriormente. Você deve usar o botão **Salvar** para salvar o trabalho antes de selecionar **Interromper e retomar mais tarde**. Ao selecionar esse botão e, em seguida, selecionar **Confirmar**, você retorna ao portal do operador e o status da tarefa é **Parado**. Você pode selecionar a mesma tarefa para continuar trabalhando nela. Esteja ciente de que a pessoa que cria as tarefas de rotulagem especifica um limite de tempo no qual todas as tarefas devem ser concluídas. Se você não retornar e concluir essa tarefa dentro desse prazo, ela expirará e o trabalho não será enviado. Entre em contato com o administrador da conta para obter mais informações. ![\[O GIF mostra onde encontrar as opções Recusar tarefa, Liberar tarefa e Parar e continuar posteriormente na interface de usuário.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/reject-decline-task.gif) # Salvar e enviar seu trabalho Você deve salvar seu trabalho periodicamente usando o botão **Salvar**. O Ground Truth salvará automaticamente seu trabalho a cada 15 minutos. Ao abrir uma tarefa, é necessário concluir o trabalho nela antes de pressionar **Enviar**. # Tarefas de rastreamento de objetos de quadros de vídeo As tarefas de rastreamento de objetos do quadro de vídeo exigem que você acompanhe o movimento dos objetos nos quadros de vídeo. Um quadro de vídeo é uma imagem estática de uma cena de vídeo. Você pode usar a interface do usuário do operador para navegar entre os quadros de vídeo e usar as ferramentas fornecidas para identificar objetos exclusivos e rastrear os movimentos de um para o outro. Use os seguintes tópicos para saber como navegar na interface de usuário do operador, usar as ferramentas fornecidas e concluir sua tarefa: É recomendável que você conclua a tarefa usando um navegador Google Chrome ou Firefox. **Importante** Se você perceber que as anotações já foram adicionadas a um ou mais quadros de vídeo ao abrir sua tarefa, ajuste essas anotações e adicione mais anotações conforme necessário. **Topics** + [Sua tarefa](sms-video-worker-instructions-ot-task.md) # Sua tarefa Ao trabalhar em uma tarefa de rastreamento de objetos de quadros de vídeo, é necessário selecionar uma categoria no menu **Categoria de rótulo** no lado direito do portal do operador para começar a anotar. Depois de escolher uma categoria, use as ferramentas fornecidas para anotar os objetos aos quais a categoria se aplica. Essa anotação será associada a um ID de rótulo exclusivo que deve ser usado somente para esse objeto. Use esse mesmo ID de rótulo para criar anotações adicionais para o mesmo objeto em todos os quadros de vídeo em que ele aparece. Consulte [Guia de ferramentas](sms-video-worker-instructions-tool-guide.md) para saber mais sobre as ferramentas fornecidas. Depois de adicionar um rótulo, você poderá ver uma seta apontando para baixo ao lado do rótulo no menu **Rótulos**. Selecione essa seta e, em seguida, selecione uma opção para cada atributo de rótulo que você vê para fornecer mais informações sobre esse rótulo. Você pode ver os atributos de quadro no menu **Rótulos**. Esses atributos aparecerão em cada quadro da tarefa. Use esses prompts de atributos para inserir informações adicionais sobre cada quadro. ![\[Exemplo de prompt de atributo de quadro.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/frame-attributes.png) Depois de adicionar um rótulo, você pode adicionar e editar rapidamente o valor do atributo de uma categoria de rótulo usando a seta apontando para baixo ao lado do rótulo no menu **Rótulos**. Se você selecionar o ícone de lápis ao lado do rótulo no menu **Rótulos**, o menu **Editar instância** será exibido. Você pode editar o ID do rótulo, a categoria do rótulo e os atributos da categoria do rótulo usando esse menu. ![\[O GIF mostra como você pode editar a anotação dos rótulos no quadro.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/kitti-ot-general.gif) Para editar uma anotação, selecione o rótulo da anotação que você deseja editar no menu **Rótulos** ou selecione a anotação no quadro. Quando você edita ou exclui uma anotação, a ação só modifica a anotação em um único quadro. Se você estiver trabalhando em uma tarefa que inclui uma ferramenta de caixa delimitadora, use o ícone “prever a próxima” para prever a localização de todas as caixas delimitadoras que você desenhou em um quadro no próximo quadro. Se você selecionar uma única caixa e, em seguida, selecionar o ícone “prever a próxima”, somente essa caixa será prevista no próximo quadro. Se você não tiver adicionado nenhuma caixa ao quadro atual, será exibido um erro. Você deve adicionar pelo menos uma caixa ao quadro antes de usar esse atributo. Depois de usar o ícone “prever a próxima”, revise a localização de cada caixa no próximo quadro e faça ajustes na localização e no tamanho da caixa, se necessário. O gráfico a seguir demonstra como usar a ferramenta de previsão a seguir. ![\[O GIF mostra como você pode ajustar as caixas previstas para o próximo quadro.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/kitti-ot-predict-next.gif) Para todas as outras ferramentas, você pode usar as ferramentas **Copiar para o próximo** e **Copiar para todos** para copiar as anotações para o próximo quadro ou para todos os quadros, respectivamente. # Tarefas de detecção de objetos de quadro de vídeo As tarefas de detecção de objetos de quadro de vídeo exigiram que você classificasse e identificasse a localização dos objetos nos quadros de vídeo usando anotações. Um quadro de vídeo é uma imagem estática de uma cena de vídeo. Você pode usar a interface do usuário do operador para navegar entre os quadros de vídeo e criar anotações para identificar objetos de interesse. Use os seguintes tópicos para saber como navegar na interface de usuário do operador, usar as ferramentas fornecidas e concluir sua tarefa: É recomendável que você conclua a tarefa usando o navegador Google Chrome. **Importante** Se você perceber que as anotações já foram adicionadas a um ou mais quadros de vídeo ao abrir sua tarefa, ajuste essas anotações e adicione mais anotações conforme necessário. **Topics** + [Sua tarefa](sms-video-worker-instructions-od-task.md) # Sua tarefa Quando você trabalha em uma tarefa de detecção de objetos de quadros de vídeo, é necessário selecionar uma categoria no menu **Categoria de rótulo** no lado direito do portal do operador para começar a anotar. Depois de escolher uma categoria, faça anotações em torno dos objetos aos quais essa categoria se aplica. Para saber mais sobre as ferramentas que você vê na interface do usuário do seu operador, consulte [Guia de ferramentas](sms-video-worker-instructions-tool-guide.md). Depois de adicionar um rótulo, você poderá ver uma seta apontando para baixo ao lado do rótulo no menu **Rótulos**. Selecione essa seta e, em seguida, selecione uma opção para cada atributo de rótulo que você vê para fornecer mais informações sobre esse rótulo. ![\[O GIF mostra como um operador pode usar a ferramenta de caixa delimitadora para as tarefas de detecção de objetos.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/kitti-od-general-labeling-job.gif) Você pode ver os atributos de quadro no menu **Rótulos**. Esses atributos aparecerão em cada quadro da tarefa. Use esses prompts de atributos para inserir informações adicionais sobre cada quadro. ![\[Exemplo de prompt de atributo de quadro.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/frame-attributes.png) Para editar uma anotação, selecione o rótulo da anotação que você deseja editar no menu **Rótulos** ou selecione a anotação no quadro. Quando você edita ou exclui uma anotação, a ação só modifica a anotação em um único quadro. Se você estiver trabalhando em uma tarefa que inclui uma ferramenta de caixa delimitadora, use o ícone “prever a próxima” para prever a localização de todas as caixas delimitadoras que você desenhou em um quadro no próximo quadro. Se você selecionar uma única caixa e, em seguida, selecionar o ícone “prever a próxima”, somente essa caixa será prevista no próximo quadro. Se você não tiver adicionado nenhuma caixa ao quadro atual, será exibido um erro. Você deve adicionar pelo menos uma caixa ao quadro antes de usar esse atributo. **nota** O atributo de previsão seguinte não substituirá as anotações criadas manualmente: Isso só adicionará anotações. Se você usar a previsão seguinte e, como resultado, tiver mais de uma caixa delimitadora ao redor de um único objeto, exclua todas as caixas, exceto uma: Cada objeto só deve ser identificado com uma única caixa. Depois de usar o ícone “prever a próxima”, revise a localização de cada caixa no próximo quadro e faça ajustes na localização e no tamanho da caixa, se necessário. O gráfico a seguir demonstra como usar a ferramenta de previsão a seguir. ![\[O GIF mostra como um operador pode ajustar as caixas previstas no próximo quadro.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/kitti-video-od.gif) Para todas as outras ferramentas, você pode usar as ferramentas **Copiar para o próximo** e **Copiar para todos** para copiar as anotações para o próximo quadro ou para todos os quadros, respectivamente.