Übersicht über Jobs zur Kennzeichnung von 3D-Punktwolken - Amazon SageMaker
Zeit für die AuftragsvorverarbeitungZeiten für die Fertigstellung der JobArbeitskräfteWorker-Benutzeroberfläche (UI)

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Übersicht über Jobs zur Kennzeichnung von 3D-Punktwolken

Dieses Thema bietet einen Überblick über die einzigartigen Features eines Ground Truth 3D-Punktwolken-Beschriftungsauftrags. Mithilfe von 3D-Punktwolken-Beschriftungsjobs können Mitarbeiter Objekte in einer 3D-Punktwolke beschriften lassen, die mit 3D-Sensoren wie Li DAR - und Tiefenkameras oder anhand einer 3D-Rekonstruktion durch Zusammenfügen von Bildern generiert wurde, die von einem Agenten wie einer Drohne aufgenommen wurden.

Zeit für die Auftragsvorverarbeitung

Wenn Sie einen 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsauftrag erstellen, müssen Sie eine Eingabemanifestdatei bereitstellen. Die Eingabemanifestdatei kann wie folgt sein:

  • Eine Frame-Eingabemanifestdatei, die einen einzelnen Punktwolkenframe in jeder Zeile aufweist.

  • Eine Sequenz-Eingabemanifestdatei, die eine einzelne Sequenz in jeder Zeile aufweist. Eine Sequenz wird als eine zeitliche Reihe von Punktwolkenframes definiert.

Für beide Arten von Manifestdateien hängt die Vorverarbeitungszeit (d. h. die Zeit, bevor Ground Truth beginnt, Aufgaben an Ihre Arbeiter zu senden) von der Gesamtzahl und Größe der Punktwolkenrahmen ab, die Sie in Ihrer Eingabemanifestdatei angeben. Bei Frame-Eingabemanifestdateien ist dies die Anzahl der Zeilen in Ihrer Manifestdatei. Bei Sequenz-Manifestdateien ist dies die Anzahl der Frames in jeder Sequenz multipliziert mit der Gesamtzahl der Sequenzen oder Zeilen in Ihrer Manifestdatei.

Darüber hinaus werden die Anzahl der Punkte pro Punktwolke und die Anzahl der verschmolzenen Sensordatenobjekte (wie Bilder) in die Vorverarbeitungszeiten der Aufträge einbezogen. Im Durchschnitt kann Ground Truth 200 Punktwolkenrahmen in etwa 5 Minuten vorverarbeiten. Wenn Sie einen 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsauftrag mit einer großen Anzahl von Punktwolkenframes erstellen, kann es zu längeren Auftragsvorverarbeitungszeiten kommen. Wenn Sie beispielsweise eine Sequenz-Eingabemanifestdatei mit 4 Punktwolkensequenzen erstellen und jede Sequenz 200 Punktwolken enthält, verarbeitet Ground Truth 800 Punktwolken vor, so dass die Vorverarbeitungszeit für Ihren Auftrag etwa 20 Minuten betragen könnte. Während dieser Zeit lautet der Status Ihres Kennzeichnungsauftrags InProgress.

Während der Bearbeitung Ihres Auftrags zur Kennzeichnung von 3D-Punktwolken erhalten Sie CloudWatch Meldungen, die Sie über den Status Ihres Auftrags informieren. Um diese Meldungen zu identifizieren, suchen Sie in Ihren Kennzeichnungsauftragsprotokollen nach 3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS.

Bei Manifestdateien für die Frame-Eingabe enthalten Ihre CloudWatch Protokolle eine Meldung, die der folgenden ähnelt:

{
    "labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
    "event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
    "event-log-message": "datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS"
}

Die Ereignisprotokollmeldung datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS identifiziert die Anzahl der Frames aus Ihrem Eingabemanifest, die verarbeitet wurden. Jedes Mal, wenn ein Frame verarbeitet wurde, erhalten Sie eine neue Meldung. Wenn beispielsweise ein einzelner Frame verarbeitet wurde, erhalten Sie eine weitere Meldung, die datasetObjectId from: 1 to 10, status: IN_PROGRESS angibt.

Bei Manifestdateien für Sequenzeingaben CloudWatch enthalten Ihre Protokolle eine Meldung, die der folgenden ähnelt:

{
    "labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
    "event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
    "event-log-message": "datasetObjectId: 0, status: IN_PROGRESS"
}

Die Ereignisprotokollmeldung datasetObjectId from: 0, status: IN_PROGRESS identifiziert die Anzahl der Sequenzen aus Ihrem Eingabemanifest, die verarbeitet wurden. Jedes Mal, wenn eine Sequenz verarbeitet wurde, erhalten Sie eine neue Meldung. Wenn beispielsweise eine einzelne Sequenz verarbeitet wurde, erhalten Sie eine Meldung, die datasetObjectId from: 1, status: IN_PROGRESS angibt, wenn die nächste Sequenz mit der Verarbeitung beginnt.

Zeiten für die Fertigstellung der Job

3D-Punktwolken-Kennzeichnungsaufträge können für Auftragnehmer Stunden in Anspruch nehmen. Sie können die Gesamtdauer festlegen, die Auftragnehmer an den einzelnen Aufgaben arbeiten können, wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag erstellen. Die maximale Zeit, die Sie festlegen können, die Auftragnehmer an Aufgaben arbeiten, beträgt 7 Tage. Der Standardwert lautet 3 Tage.

Es wird dringend empfohlen, Aufgaben zu erstellen, die Auftragnehmer innerhalb von 12 Stunden erledigen können. Auftragnehmer müssen die Benutzeroberfläche für Auftragnehmer während der Arbeit an einer Aufgabe geöffnet lassen. Sie können ihre Arbeit speichern, während sie arbeiten, und Ground Truth speichert ihre Arbeit alle 15 Minuten.

Wenn Sie die SageMaker CreateLabelingJob API Operation verwenden, geben Sie die Gesamtzeit, in der eine Aufgabe Mitarbeitern zur Verfügung steht, im TaskTimeLimitInSeconds Parameter von anHumanTaskConfig.

Wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag in der Konsole erstellen, können Sie dieses Zeitlimit angeben, wenn Sie Ihren Arbeitskrafttyp und Ihr Arbeitsteam auswählen.

Arbeitskräfte

Wenn Sie einen 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsauftrag erstellen, müssen Sie ein Arbeitsteam angeben, das Ihre Punktwolken-Anmerkungsaufgaben abschließt. Sie können ein Arbeitsteam aus privaten Arbeitskräften Ihrer eigenen Mitarbeiter oder aus Anbieterarbeitskräften auswählen, die Sie in AWS Marketplace auswählen. Sie können die Arbeitskräfte von Amazon Mechanical Turk nicht für 3D-Punktwolken-Beschriftungsaufträge verwenden.

Weitere Informationen zu Anbieterarbeitskräften finden Sie unter Belegschaften von Anbietern abonnieren.

Informationen zum Erstellen und Verwalten privater Arbeitskräfte finden Sie unter Private Arbeitskräfte.

Worker-Benutzeroberfläche (UI)

Ground Truth bietet eine Benutzeroberfläche (UI), Werkzeuge und unterstützende Beschriftungsfeatures, die den Auftragnehmern helfen, ihre 3D-Punktwolken-Labeling-Aufgaben zu erledigen.

Sie können eine Vorschau der Benutzeroberfläche für Auftragnehmer anzeigen, wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag in der Konsole erstellen.

Wenn Sie mithilfe der API Operation einen Labeling-Job erstellenCreateLabelingJob, müssen Sie im Parameter einen von Ground Truth ARN bereitgestellten Wert angeben HumanTaskUiArn, um die Worker-Benutzeroberfläche für Ihren Aufgabentyp anzugeben. Sie können diese SageMaker RenderUiTemplateAPIOperation verwendenHumanTaskUiArn, um eine Vorschau der Worker-Benutzeroberfläche anzuzeigen.

Sie stellen Auftragnehmeranweisungen, Beschriftungen und optional Beschriftungskategorieattribute bereit, die in der Auftragnehmer-Benutzeroberfläche angezeigt werden.

Kategorieattribute beschriften

Wenn Sie einen 3D-Punktwolken-Objektverfolgungs- oder Objekterkennungsbeschriftungsauftrag erstellen, können Sie ein oder mehrere Beschriftungskategorieattribute hinzufügen. Sie können allen 3D-Punktwolken-Aufgabentypen Rahmenattribute hinzufügen:

  • Kategorieattribut für Beschriftungen – Eine Liste mit Optionen (Zeichenketten), ein Textfeld in freier Form oder ein numerisches Feld, das einer oder mehreren Beschriftungen zugeordnet ist. Es wird von Auftragnehmern verwendet, um Metadaten zu einem Etikett bereitzustellen.

  • Rahmenattribut – Eine Liste von Optionen (Zeichenketten), ein Textfeld in freier Form oder ein numerisches Feld, das in jedem Punktwolken-Frame erscheint, den ein Auftragnehmer mit Anmerkungen versehen soll. Es wird von Auftragnehmern verwendet, um Metadaten zu Frames bereitzustellen.

Darüber hinaus können Sie Beschriftungen und Rahmenattribute verwenden, damit Auftragnehmer Beschriftungen in einem 3D-Punktwolken-Label-Verifizierungsjob überprüfen lassen.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie mehr über diese Attribute. Um zu erfahren, wie Sie Beschriftungskategorie und Frame-Attribute hinzufügen, verwenden Sie den Abschnitt Kennzeichnungsauftrag erstellen auf der Aufgabentypseite Ihrer Wahl.

Kategorieattribute beschriften

Fügen Sie Labelkategorieattribute zu Beschriftungen hinzu, damit Auftragnehmer mehr Informationen zu den von ihnen erstellten Anmerkungen angeben können. Ein Label-Kategorieattribut wird einem einzelnen Etikett oder allen Labels hinzugefügt. Wenn ein Labelkategorieattribut auf alle Beschriftungen angewendet wird, wird es als globales Labelkategorieattribut bezeichnet.

Wenn Sie z. B. die Kategorie Auto hinzufügen, möchten Sie vielleicht auch zusätzliche Daten über Ihre beschrifteten Autos erfassen, z. B. ob sie verdeckt sind oder wie groß das Auto ist. Sie können diese Metadaten mithilfe von Beschriftungskategorieattributen erfassen. Wenn Sie in diesem Beispiel das Attribut verdeckt zur Fahrzeugkennzeichnungskategorie hinzugefügt haben, können Sie dem verdeckten Attribut teilweise, vollständig oder Nein zuweisen und Auftragnehmern die Möglichkeit geben, eine dieser Optionen auszuwählen.

Wenn Sie einen Auftrag zur Labelverifizierung erstellen, fügen Sie jedem Etikett, das Mitarbeiter überprüfen sollen, Attribute der Kategorie Etiketten hinzu.

Rahmenattribute

Fügen Sie Rahmenattribute hinzu, um Auftragnehmern die Möglichkeit zu geben, mehr Informationen zu einzelnen Punktwolkenrahmen bereitzustellen. Sie können bis zu 10 Frame-Attribute angeben, und diese Attribute werden auf allen Frames angezeigt.

Beispielsweise können Sie ein Rahmen-Attribut hinzufügen, das es den Auftragnehmern ermöglicht, eine Zahl einzugeben. Möglicherweise möchten Sie dieses Attribut verwenden, damit Auftragnehmer die Anzahl der Objekte angeben können, die sie in einem bestimmten Rahmen sehen.

In einem anderen Beispiel könnten Sie ein Textfeld in freier Form bereitstellen, um Auftragnehmern die Möglichkeit zu geben, eine Frage in freier Form zu beantworten.

Wenn Sie einen Auftrag zur Überprüfung von Bezeichnungen erstellen, können Sie ein oder mehrere Rahmenattribute hinzufügen, um Auftragnehmer zu bitten, Feedback zu allen Beschriftungen in einem Punktwolkenrahmen zu geben.

Anweisungen für Arbeitnehmer

Sie können Auftragnehmeranweisungen bereitstellen, damit Ihre Auftragnehmer Ihre Punktwolken-Labeling-Aufgaben erledigen können. Sie können diese Anweisungen verwenden, um Folgendes zu tun:

  • Bewährte Methoden und Dinge, die beim Beschriften von Objekten zu vermeiden sind.

  • Erläuterung der angegebenen Beschriftungskategorieattribute (für Objekterkennungs- und Objektverfolgungsaufgaben) und deren Verwendung.

  • Tipps, wie Sie beim Beschriften Zeit sparen können, indem Sie Tastenkombinationen verwenden.

Sie können Ihre Arbeitsanweisungen über die SageMaker Konsole hinzufügen, während Sie einen Labeling-Job erstellen. Wenn Sie mithilfe dieser API Operation einen Label-Job erstellenCreateLabelingJob, geben Sie die Arbeitsanweisungen in Ihrer Label-Kategorie-Konfigurationsdatei an.

Zusätzlich zu Ihren Anweisungen stellt Ground Truth einen Link zur Verfügung, der den Auftragnehmern bei der Navigation und Nutzung des Worker-Portals hilft. Zeigen Sie diese Anweisungen an, indem Sie den Aufgabentyp auf Anweisungen für Arbeitnehmer auswählen.

Abnehmende Aufgaben

Auftragnehmende können Aufgaben ablehnen.

Auftragnehmende lehnen eine Aufgabe ab, wenn die Anweisungen nicht klar sind, die Eingabedaten nicht korrekt angezeigt werden oder wenn sie bei der Aufgabe auf ein anderes Problem stoßen. Wenn die Anzahl der Auftragnehmer pro Datensatzobjekt (NumberOfHumanWorkersPerDataObject) die Aufgabe ablehnt, wird das Datenobjekt als abgelaufen markiert und nicht an weitere Mitarbeiter gesendet.