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Clasificar vídeos

Usa una tarea de etiquetado y clasificación de vídeos de Amazon SageMaker Ground Truth cuando necesites que los trabajadores clasifiquen los vídeos con las etiquetas predefinidas que tú especifiques. A los trabajadores se les muestran vídeos y se les pide que elijan una etiqueta para cada vídeo. Puede crear un trabajo de etiquetado y clasificación de vídeo utilizando la sección Ground Truth de la SageMaker consola de Amazon o la CreateLabelingJoboperación.

Los archivos de vídeo deben estar codificados en un formato compatible con el navegador que utiliza el equipo de trabajo que etiqueta los datos. Se recomienda comprobar que todos los formatos de archivo de vídeo del archivo de manifiesto de entrada se muestran correctamente en la vista previa de la interfaz de usuario de trabajo. Puede comunicar a sus trabajadores los navegadores que son compatibles siguiendo las instrucciones para trabajadores. Para ver los formatos de archivo compatibles, consulte Formatos de datos admitidos.

Cree un trabajo de etiquetado de clasificación de vídeo (consola)

Puede seguir las instrucciones que aparecen en esta Crear un trabajo de etiquetado (consola) sección para aprender a crear un trabajo de etiquetado de clasificación de vídeo en la SageMaker consola. En el paso 10, elija Texto en el menú desplegable Categoría de tarea y elija Clasificación de vídeo como tipo de tarea.

Ground Truth proporciona una interfaz de usuario de trabajador similar a la siguiente para las tareas de etiquetado. Al crear el trabajo de etiquetado en la consola, se especifican instrucciones para ayudar a los trabajadores a completar el trabajo y las etiquetas que los trabajadores pueden elegir.

Crear un trabajo de etiquetado de clasificación de vídeo (API)

En esta sección se describen los detalles que debe conocer al crear un trabajo de etiquetado mediante la SageMaker API operaciónCreateLabelingJob. Esto 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

Siga las instrucciones de Crear un trabajo de etiquetado (API) y haga lo siguiente mientras configura su solicitud:

El siguiente es un ejemplo de una solicitud de AWS Python SDK (Boto3) para crear un trabajo de etiquetado en la región EE.UU. Este (Norte de Virginia).

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'
        },
    ]
)

Proporcione una plantilla para la clasificación de vídeos

Si crea un trabajo de etiquetado utilizando elAPI, debe proporcionar una plantilla de tarea de trabajo. UiTemplateS3Uri Copie y modifique la siguiente plantilla modificando short-instructions, full-instructions y header. Cargue esta plantilla en Amazon S3 y suministre la Amazon S3 URI a este archivo enUiTemplateS3Uri.

<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>

Datos de salida de clasificación de vídeo

Una vez que haya creado un trabajo de etiquetado y clasificación de vídeo, los datos de salida se ubicarán en el bucket de Amazon S3 especificado en el S3OutputPath parámetro al utilizar el API campo de ubicación del conjunto de datos de salida de la sección Descripción general del trabajo de la consola.

Para obtener más información sobre el archivo de manifiesto de salida generado por Ground Truth y la estructura de archivos que Ground Truth utiliza para almacenar los datos de salida, consulte Etiquetar los datos de salida del trabajo.

Para ver un ejemplo de archivos de manifiesto de salida para los trabajos de etiquetado con clasificación de vídeo, consulte Resultado del trabajo de clasificación.