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Los conjuntos de datos de entrada utilizados en trabajos de etiquetado de segmentación semántica tienen una cuota de 20.000 elementos. Para todos los demás tipos de trabajos de etiquetado, la cuota de tamaño del conjunto de datos es de 100 000 elementos. Para solicitar un aumento de la cuota para trabajos de etiquetado distintos de los trabajos de segmentación semántica, revise los procedimientos de AWS Service Quotas para solicitar un aumento de cuota.
Los datos de imagen de entrada para trabajos de etiquetado de aprendizaje activos y no activos no deben superar las cuotas de tamaño y resolución. El aprendizaje activo hace referencia a un trabajo de etiquetado que utiliza el etiquetado de datos automatizado. El aprendizaje no activo hace referencia a trabajos de etiquetado que no utilizan el etiquetada de datos automatizado.
Se aplican cuotas adicionales a las categorías de etiquetas para todos los tipos de tareas y a los datos de entrada y los atributos de las categorías de etiquetado para los tipos de tareas de nube de puntos 3D y fotogramas de vídeo.
Cuota de tamaño de archivo de entrada
Los archivos de entrada no pueden superar las siguientes cuotas de tamaño para trabajos de etiquetado de aprendizaje activos y no activos. No existe una cuota de tamaño de archivo de entrada para los vídeos que se utilizan en los trabajos de etiquetado con clasificación de vídeos.
Tipo de tarea de trabajo de etiquetado | Cuota de tamaño de archivo de entrada |
---|---|
Clasificación de imágenes | 40 MB |
Cuadro delimitador (detección de objetos) | 40 MB |
Segmentación semántica | 40 MB |
Ajuste de etiqueta de cuadro delimitador (detección de objetos) | 40 MB |
Ajuste de etiqueta de segmentación semántica | 40 MB |
Verificación de etiquetas de cuadro delimitador (detección de objetos) | 40 MB |
Verificación de etiquetas de segmentación semántica | 40 MB |
Cuotas de resolución de imagen de entrada
La resolución del archivo de imagen hace referencia al número de píxeles de una imagen y determina la cantidad de detalles que contiene una imagen. Las cuotas de resolución de imagen varían según el tipo de trabajo de etiquetado y el algoritmo integrado de SageMaker IA utilizado. En la siguiente tabla se enumeran las cuotas de resolución para las imágenes utilizadas en trabajos de etiquetado de aprendizaje activos y no activos.
Tipo de tarea de trabajo de etiquetado | Cuota de resolución - Aprendizaje no activo | Cuota de resolución - Aprendizaje activo |
---|---|---|
Clasificación de imágenes | 100 millones de píxeles | 3840 x 2160 píxeles (4 K) |
Cuadro delimitador (detección de objetos) | 100 millones de píxeles | 3840 x 2160 píxeles (4 K) |
Segmentación semántica | 100 millones de píxeles | 1920 x 1080 píxeles (1080 p) |
Ajuste de etiqueta de detección de objetos | 100 millones de píxeles | 3840 x 2160 píxeles (4 K) |
Ajuste de etiqueta de segmentación semántica | 100 millones de píxeles | 1920 x 1080 píxeles (1080 p) |
Verificación de etiquetas de detección de objetos | 100 millones de píxeles | No disponible |
Verificación de etiquetas de segmentación semántica | 100 millones de píxeles | No disponible |
Cuotas de categorías de etiquetas
Cada tipo de tarea de etiquetado tiene una cuota para el número de categorías de etiquetas que puede especificar. Los trabajadores seleccionan las categorías de etiquetas para crear anotaciones. Por ejemplo, puede especificar las categorías de etiquetas coche, peatón y motorista al crear un trabajo de etiquetado de cuadros delimitadores y los trabajadores seleccionarán la categoría coche antes de dibujar cuadros delimitadores alrededor de los coches.
importante
Los nombres de las categorías de etiquetas no pueden superar los 256 caracteres.
Todas las categorías de etiquetas deben ser únicas. No puede especificar categorías de etiquetas duplicadas.
Estos son los límites de categorías de etiquetas que se aplican a los trabajos de etiquetado. Las cuotas para las categorías de etiquetas dependen de si se utiliza la operación de la SageMaker API CreateLabelingJob
o la consola para crear un trabajo de etiquetado.
Tipo de tarea de trabajo de etiquetado | Cuota de categoría de etiqueta: API | Cuota de categoría de etiqueta: consola |
---|---|---|
Clasificación de imágenes (etiquetas múltiples) | 50 | 50 |
Clasificación de imágenes (etiqueta única) | Sin límite | 30 |
Cuadro delimitador (detección de objetos) | 50 | 50 |
Verificación de etiquetas | Sin límite | 30 |
Segmentación semántica (con aprendizaje activo) | 20 | 10 |
Segmentación semántica (sin aprendizaje activo) | Sin límite | 10 |
Reconocimiento de entidades con nombre | Sin límite | 30 |
Clasificación de texto (etiquetas múltiples) | 50 | 50 |
Clasificación de texto (etiqueta única) | Sin límite | 30 |
Clasificación de vídeo | 30 | 30 |
Detección de objetos en fotogramas de vídeo | 30 | 30 |
Seguimiento de objetos en fotogramas de vídeo | 30 | 30 |
Detección de objetos en nubes de puntos 3D | 30 | 30 |
Seguimiento de objetos en nubes de puntos 3D | 30 | 30 |
Segmentación semántica de nube de puntos 3D | 30 | 30 |
Cuotas de trabajo de etiquetado de fotogramas de vídeo y nubes de puntos 3D
Estas son las cuotas que se aplican a los datos de entrada de los trabajos de etiquetado de fotogramas de vídeo y nubes de puntos 3D.
Tipo de tarea de trabajo de etiquetado | Cuota de datos de entrada |
---|---|
Detección de objetos en fotogramas de vídeo | 2000 fotogramas de vídeo (imágenes) por secuencia |
Detección de objetos en fotogramas de vídeo | 10 secuencias de fotogramas de vídeo por archivo de manifiesto |
Seguimiento de objetos en fotogramas de vídeo | 2000 fotogramas de vídeo (imágenes) por secuencia |
Seguimiento de objetos en fotogramas de vídeo | 10 secuencias de fotogramas de vídeo por archivo de manifiesto |
Detección de objetos en nubes de puntos 3D | 100 000 fotogramas de nubes de puntos por trabajo de etiquetado |
Seguimiento de objetos en nubes de puntos 3D | 100 000 secuencias de fotogramas de nubes de puntos por trabajo de etiquetado |
Seguimiento de objetos en nubes de puntos 3D | 500 fotogramas de nube de puntos en cada archivo de secuencia |
Al crear un trabajo de etiquetado de fotogramas de vídeo o nubes de puntos 3D, puede añadir uno o más atributos de categoría de etiqueta a cada categoría de etiqueta que especifique para que los trabajadores proporcionen más información sobre una anotación.
Cada atributo de categoría de etiqueta tiene un único atributo de categoría de etiqueta name
y una lista de una o más opciones (valores) entre las que elegir. Para obtener más información, consulte Interfaz de usuario (IU) del trabajador para conocer los trabajos de etiquetado de nubes de puntos 3D y Interfaz de usuario (IU) del trabajador para conocer los trabajos de etiquetado de fotogramas de vídeo.
Las siguientes cuotas se aplican al número de atributos, nombres y valores de categorías de etiquetas que puede especificar para los trabajos de etiquetado.
Tipo de tarea de trabajo de etiquetado | Cuota de atributo (nombre) de categoría de etiqueta | Cuota de valores de atributo de categoría de etiqueta |
---|---|---|
Detección de objetos en fotogramas de vídeo | 10 | 10 |
Seguimiento de objetos en fotogramas de vídeo | 10 | 10 |
Detección de objetos en nubes de puntos 3D | 10 | 10 |
Seguimiento de objetos en nubes de puntos 3D | 10 | 10 |
Segmentación semántica de nube de puntos 3D | 10 | 10 |