本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

# 分類影片
<a name="sms-video-classification"></a>

需要工作者使用您指定的預先定義標籤來分類影片時，請使用 Amazon SageMaker Ground Truth 影片分類標籤任務。系統會向工作者顯示影片，並要求工作者為各個影片逐一選擇標籤。使用 Amazon SageMaker AI 主控台的 Ground Truth 區段或 [CreateLabelingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) 操作來建立影片分類標籤工作。

您的影片檔案必須以標籤資料的工作團隊所使用的瀏覽器所支援的格式進行編碼。建議您使用工作者使用者介面預覽驗證您的輸入資訊清單檔案中的所有影片檔案格式是否正確顯示。您可以使用工作者指示，將支援的瀏覽器傳達給工作者。若要查看支援的檔案格式，請參閱[支援的資料格式](sms-supported-data-formats.md)。

**重要**  
對於此任務類型，如果您建立自己的資訊清單檔案，請使用 `"source-ref"` 來識別您要在 Amazon S3 標籤的每個影片檔案位置。如需詳細資訊，請參閱[輸入資料](sms-data-input.md)。



## 建立影片分類標籤工作 (主控台)
<a name="sms-creating-video-classification-console"></a>

您可以依照 [建立標籤工作 (主控台)](sms-create-labeling-job-console.md) 裡面的指示，了解如何在 SageMaker AI 主控台建立影片分類標籤工作。在步驟 10 中，從**任務類別**下拉式清單中選擇**影片**，然後選擇**影片分類**做為任務類型。

Ground Truth 提供類似下列標籤任務的工作者使用者介面。在主控台中建立標籤工作時，您可以指定指示以協助工作者完成工作，以及工作者可以選擇的標籤。

![\[說明如何在 SageMaker AI 主控台建立影片分類標籤工作的 GIF。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/sms/video/vid_classification.gif)


## 建立影片分類標籤工作 (API)
<a name="sms-creating-video-classification-api"></a>

本節涵蓋使用 SageMaker API 作業 `CreateLabelingJob` 建立標籤工作時，您需要知道的詳細資訊。此 API 會定義 AWS SDKs此操作。若要查看這項作業支援的特定語言 SDK 清單，請參閱 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html) 的**另請參閱**一節。

設定請求時，請遵循[建立標籤工作 (API)](sms-create-labeling-job-api.md)上的指示並執行下列動作：
+ 使用結尾為 `PRE-VideoClassification` 的註釋前 Lambda 函式。若要尋找您區域的註釋前 Lambda ARN，請參閱 [PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_HumanTaskConfig.html#SageMaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn)。
+ 使用結尾為 `ACS-VideoClassification` 的註釋合併 Lambda 函式。若要尋找您區域的註釋合併 Lambda ARN，請參閱 [AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_AnnotationConsolidationConfig.html#SageMaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn)。

下列是用 [AWS Python SDK (Boto3) 請求](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job)在美國東部 (維吉尼亞北部) 區域建立標籤工作的範例。

```
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'
        },
    ]
)
```

### 提供影片分類的範本
<a name="sms-custom-template-video-classification"></a>

如果您使用 API 來建立標籤工作，則必須在 `UiTemplateS3Uri` 中提供工作者任務範本。透過修改 `short-instructions`、`full-instructions` 和 `header` 來複製並修改下列範本。將此範本上傳至 Amazon S3，並在 `UiTemplateS3Uri` 中提供此檔案的 Amazon S3 URI。

```
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>

              <crowd-form>
                  <crowd-classifier
                    name="crowd-classifier"
                    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
                    header="Please classify video"
                  >
                    <classification-target>
                       <video width="100%" controls/>
                        <source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/mp4"/>
                        <source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/webm"/>
                        <source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/ogg"/>
                      Your browser does not support the video tag.
                      </video>
                    </classification-target>
                    <full-instructions header="Video classification instructions">
                      <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the video.</li>
                        <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
                        <li><strong>Choose</strong> the appropriate label that best suits the video.</li></ol>
                    </full-instructions>
                    <short-instructions>
                      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
                        <p>Enter description to explain the correct label to the workers</p>
                        <p><img src="https://d7evko5405gb7.cloudfront.net/fe4fed9b-660c-4477-9294-2c66a15d6bbe/src/images/quick-instructions-example-placeholder.png" style="max-width:100%"></p>
                        <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3>
                        <p>Enter description of an incorrect label</p>
                        <p><img src="https://d7evko5405gb7.cloudfront.net/fe4fed9b-660c-4477-9294-2c66a15d6bbe/src/images/quick-instructions-example-placeholder.png" style="max-width:100%"></p>
                    </short-instructions>
                  </crowd-classifier>
              </crowd-form>
```

## 影片分類輸出資料
<a name="sms-vido-classification-output-data"></a>

建立影片分類標籤工作後，您的輸出資料位於使用 API 時在 `S3OutputPath` 參數中指定的 Amazon S3 儲存貯體中，或在主控台**工作概觀**區段的**輸出資料集位置**欄位中。

若要進一步了解 Ground Truth 產生的輸出資訊清單檔案，以及 Ground Truth 用來儲存輸出資料的檔案結構，請參閱[標籤工作輸出資料](sms-data-output.md)。

若要檢視影片分類標籤工作的輸出資訊清單檔案範例，請參閱[分類任務輸出](sms-data-output.md#sms-output-class)。