Creación de un trabajo de etiquetado de segmentación semántica de nubes de puntos 3D - Amazon SageMaker AI
Creación de un trabajo de etiquetado (consola)Creación de un trabajo de etiquetado (API)

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Creación de un trabajo de etiquetado de segmentación semántica de nubes de puntos 3D

Puede crear un trabajo de etiquetado de nubes de puntos en 3D mediante la consola de SageMaker IA o la operación de la API,. CreateLabelingJob Para crear un trabajo de etiquetado para este tipo de tarea, necesita lo siguiente:

Además, asegúrese de consultar y cumplir Asigne permisos de IAM para usar Ground Truth.

Utilice una de las siguientes secciones para aprender a crear un trabajo de etiquetado mediante la consola o una API.

Creación de un trabajo de etiquetado (consola)

Puede seguir las instrucciones Crear un trabajo de etiquetado (consola) para aprender a crear un trabajo de etiquetado de segmentación semántica de nubes de puntos 3D en la consola de SageMaker IA. Al crear el trabajo de etiquetado, tenga en cuenta lo siguiente:

  • El archivo de manifiesto de entrada debe ser un archivo de manifiesto de un solo fotograma. Para obtener más información, consulte Crear un archivo de manifiesto de entrada de fotograma de nube de puntos.

  • La consolidación de anotaciones y el etiquetado de datos automatizado no son compatibles con las tareas de etiquetado en nubes de puntos 3D.

  • Los trabajos de etiquetado de segmentación semántica de nube de puntos 3D pueden tardar varias horas en completarse. Puede especificar un límite de tiempo más largo para estos trabajos de etiquetado al seleccionar el equipo de trabajo (hasta 7 días o 604 800 segundos).

Creación de un trabajo de etiquetado (API)

En esta sección se describen los detalles que debe conocer al crear un trabajo de etiquetado mediante la operación de la SageMaker API. CreateLabelingJob Esta API define esta operación para todos AWS SDKs. Para ver una lista de los idiomas específicos SDKs compatibles con esta operación, consulte la sección Vea también de. CreateLabelingJob

La página, Crear un trabajo de etiquetado (API), proporciona una visión general de la operación CreateLabelingJob. Siga estas instrucciones y haga lo siguiente mientras configura su solicitud:

  • Debe introducir un ARN para HumanTaskUiArn. Utilice arn:aws:sagemaker:<region>:394669845002:human-task-ui/PointCloudSemanticSegmentation. Sustituya <region> por la región de AWS en la que va a crear el trabajo de etiquetado.

    No debe haber una entrada para el parámetro UiTemplateS3Uri.

  • El LabelAttributeName debe terminar en -ref. Por ejemplo, ss-labels-ref.

  • El archivo de manifiesto de entrada debe ser un archivo de manifiesto de un solo fotograma. Para obtener más información, consulte Crear un archivo de manifiesto de entrada de fotograma de nube de puntos.

  • Especifique las instrucciones del trabajador y las etiquetas en un archivo de configuración de categoría de etiqueta. Consulte Archivo de configuración de categorías de etiquetado con atributos de categorías de etiquetas y fotogramas para obtener información sobre cómo crear este archivo.

  • Debe proporcionar una función Lambda predefinida ARNs para las funciones Lambda previas y posteriores a la anotación (ACS). ARNs Son específicas de la AWS región que utilice para crear su trabajo de etiquetado.

    • Para buscar el ARN de Lambda de preanotación, consulte PreHumanTaskLambdaArn. Utilice la región en la que va a crear el trabajo de etiquetado para buscar el ARN correcto. Por ejemplo, si va a crear el trabajo de etiquetado en us-east-1, el ARN será arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation.

    • Para buscar el ARN de Lambda de postanotación, consulte AnnotationConsolidationLambdaArn. Utilice la región en la que va a crear el trabajo de etiquetado para buscar el ARN correcto. Por ejemplo, si va a crear el trabajo de etiquetado en us-east-1, el ARN será arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation.

  • El número de trabajadores especificado en NumberOfHumanWorkersPerDataObject debe ser 1.

  • El etiquetado de datos automatizado no es compatible con los trabajos de etiquetado en nubes de puntos 3D. No debe especificar valores para los parámetros en LabelingJobAlgorithmsConfig.

  • Los trabajos de etiquetado de segmentación semántica de nube de puntos 3D pueden tardar varias horas en completarse. Puede especificar un límite de tiempo más largo para estos trabajos de etiquetado en TaskTimeLimitInSeconds (hasta 7 días o 604 800 segundos).