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Eingabedatenkontingente
Eingabedatensätze, die in Labeling-Aufträgen der semantischen Segmentierung verwendet werden, haben ein Kontingent von 20.000 Elementen. Für alle anderen Kennzeichnungsauftragstypen beträgt das Größenkontingent für den Datensatz 100.000 Elemente. Um eine Erhöhung des Kontingents für andere Kennzeichnungsaufträge als semantische Segmentierungsaufträge zu beantragen, schauen Sie sich die Verfahren in AWS -Service Quotas an, um eine Kontingenterhöhung anzufordern.
Eingabe-Image-Daten für aktive und nicht-aktive Lern-Kennzeichnungsaufträge dürfen die Größen- und Auflösungskontingente nicht überschreiten. Aktives Lernen bezieht sich auf Labeling-Aufträge, die automatisiertes Daten-Labeling verwenden. Nicht-aktives Lernen bezieht sich auf Kennzeichnungsaufträge, die kein automatisiertes Daten-Labeling verwenden.
Zusätzliche Kontingente gelten für Kennzeichnungskategorien für alle Aufgabentypen und für Eingabedaten und Attribute der Kennzeichnungskategorie für 3D-Punktwolken- und Video-Frame-Aufgabentypen.
Größenkontingent für Eingabedateien
Eingabedateien dürfen die folgenden Größenkontingente sowohl für aktive als auch für nicht-aktive Lern-Kennzeichnungsaufträge nicht überschreiten. Es gibt kein Größenkontingent für Eingabedateien für Videos, die bei Kennzeichnungsaufträgen zur Videoklassifizierung verwendet werden.
| Aufgabentyp des Kennzeichnungsauftrags | Größenkontingent für Eingabedateien |
|---|---|
| Bildklassifizierung | 40 MB |
| Begrenzungsrahmen (Objekterkennung) | 40 MB |
| Semantische Segmentierung | 40 MB |
| Anpassen des Begrenzungsrahmens (Objekterkennung) | 40 MB |
| Anpassen der semantischen Segmentierungskennzeichnung | 40 MB |
| Verifizieren des Begrenzungsrahmens (Objekterkennung) | 40 MB |
| Verifizieren der semantischen Segmentierungskennzeichnung | 40 MB |
Kontingente für die Eingabebildauflösung
Die Bilddateiauflösung bezieht sich auf die Anzahl der Pixel in einem Bild und bestimmt die Detailgenauigkeit eines Bildes. Die Kontingente für die Bildauflösung unterscheiden sich je nach Art des Labeling-Auftrags und dem verwendeten SageMaker integrierten Algorithmus. In der folgenden Tabelle sind die Auflösungskontingente für Bilder aufgeführt, die in aktiven und nicht-aktiven Lern-Kennzeichnungsaufträgen verwendet werden.
| Aufgabentyp des Kennzeichnungsauftrags | Auflösungskontingent – nicht-aktives Lernen | Auflösungskontingent – aktives Lernen |
|---|---|---|
| Bildklassifizierung | 100 Millionen Pixel | 3840 x 2160 Pixel (4 KB) |
| Begrenzungsrahmen (Objekterkennung) | 100 Millionen Pixel | 3840 x 2160 Pixel (4 KB) |
| Semantische Segmentierung | 100 Millionen Pixel | 1.920 x 1.080 Pixel (1080 p) |
| Anpassen der Objekterkennungskennzeichnung | 100 Millionen Pixel | 3840 x 2160 Pixel (4 KB) |
| Anpassen der semantischen Segmentierungskennzeichnung | 100 Millionen Pixel | 1.920 x 1.080 Pixel (1080 p) |
| Verifizieren der Objekterkennungskennzeichnung | 100 Millionen Pixel | Nicht verfügbar |
| Verifizieren der semantischen Segmentierungskennzeichnung | 100 Millionen Pixel | Nicht verfügbar |
Kontingente für Kennzeichnungskategorien
Jeder Aufgabentyp für Kennzeichnungsaufträge hat ein Kontingent für die Anzahl der Kennzeichnungskategorien, die Sie angeben können. Auftragnehmer wählen Kennzeichnungskategorien aus, um Anmerkungen zu erstellen. Sie können beispielsweise die Kennzeichnungskategorien Auto, Fußgänger und Fahrradfahrer angeben, wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag mit Begrenzungsrahmen erstellen. Die Auswahl wählen dann die Kategorie Auto aus, bevor sie Begrenzungsrahmen um Autos zeichnen.
Wichtig
Namen von Kennzeichnungskategorien dürfen max. 256 Zeichen lang sein.
Alle Kennzeichnungskategorien müssen eindeutig sein. Sie dürfen keine doppelten Kennzeichnungskategorien angeben.
Die folgenden Beschränkungen für Kennzeichnungskategorien gelten für Kennzeichnungsaufträge. Die Kontingente für Etikettenkategorien hängen davon ab, ob Sie den SageMaker API Vorgang CreateLabelingJob oder die Konsole verwenden, um einen Label-Job zu erstellen.
| Aufgabentyp des Kennzeichnungsauftrags | Kontingent für Labelkategorien - API | Kontingent für Kennzeichnungskategorie – Konsole |
|---|---|---|
| Bildklassifizierung (Multi-Label) | 50 | 50 |
| Bildklassifizierung (Einzelne Bezeichnung) | Unbegrenzt | 30 |
| Begrenzungsrahmen (Objekterkennung) | 50 | 50 |
| Kennzeichnungsverifizierung | Unbegrenzt | 30 |
| Semantische Segmentierung (mit aktivem Lernen) | 20 | 10 |
| Semantische Segmentierung (ohne aktives Lernen) | Unbegrenzt | 10 |
| Erkennung benannter Entitäten | Unbegrenzt | 30 |
| Textklassifizierung (Multi-Label) | 50 | 50 |
| Textklassifizierung (Single-Label) | Unbegrenzt | 30 |
| Videoklassifizierung | 30 | 30 |
| Video-Frame-Objekterkennung | 30 | 30 |
| Video-Frame-Objektverfolgung | 30 | 30 |
| 3D-Punktwolken-Objekterkennung | 30 | 30 |
| 3D-Punktwolken-Objektverfolgung | 30 | 30 |
| Semantische 3D-Punktwolkensegmentierung | 30 | 30 |
Kontingente für 3D-Punktwolken- und Video-Frame-Kennzeichnungsaufträge
Die folgenden Kontingente gelten für Eingabedaten für 3D-Punktwolken- und Video-Frame-Kennzeichnungsaufträge.
| Aufgabentyp des Kennzeichnungsauftrags | Eingabedatenkontingent |
|---|---|
| Video-Frame-Objekterkennung | 2.000 Video-Frames (Bilder) pro Sequenz |
| Video-Frame-Objekterkennung | 10 Video-Frame-Sequenzen pro Manifestdatei |
| Video-Frame-Objektverfolgung | 2.000 Video-Frames (Bilder) pro Sequenz |
| Video-Frame-Objektverfolgung | 10 Video-Frame-Sequenzen pro Manifestdatei |
| 3D-Punktwolken-Objekterkennung | 100.000 Punktwolken-Frames pro Kennzeichnungsauftrag |
| 3D-Punktwolken-Objektverfolgung | 100.000 Punktwolken-Frame-Sequenzen pro Kennzeichnungsauftrag |
| 3D-Punktwolken-Objektverfolgung | 500 Punktwolken-Frames in jeder Sequenzdatei |
Wenn Sie einen Video-Frame- oder 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsauftrag erstellen, können Sie jeder von Ihnen angegebenen Kennzeichnungskategorie ein oder mehrere Kennzeichnungskategorieattribute hinzufügen, damit Auftragnehmer weitere Informationen über eine Anmerkung bereitstellen können.
Jedes Kennzeichnungskategorieattribut verfügt über ein einzelnes Kennzeichnungskategorieattribut name und eine Liste mit einer oder mehreren Optionen (Werten), aus denen Sie wählen können. Weitere Informationen über 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsaufträge finden Sie unter Worker-Benutzeroberfläche (UI) und über Video-Frame-Kennzeichnungsaufträge unter Worker-Benutzeroberfläche (UI).
Die folgenden Kontingente gelten für die Anzahl der Attribute und Namen für Kennzeichnungskategorien, die Sie für Kennzeichnungsaufträge angeben können.
| Aufgabentyp des Kennzeichnungsauftrags | Kontingent für Kennzeichnungskategorieattribute (Name) | Quote für Kennzeichnungskategorie-Attributwerte |
|---|---|---|
| Video-Frame-Objekterkennung | 10 | 10 |
| Video-Frame-Objektverfolgung | 10 | 10 |
| 3D-Punktwolken-Objekterkennung | 10 | 10 |
| 3D-Punktwolken-Objektverfolgung | 10 | 10 |
| Semantische 3D-Punktwolkensegmentierung | 10 | 10 |
