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Vous pouvez créer une tâche d'étiquetage de nuages de points 3D à l'aide de la console SageMaker AI ou de l'API CreateLabelingJob. Pour créer une tâche d'étiquetage pour ce type de tâche, vous devez disposer des éléments suivants :
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Un fichier manifeste d'entrée à une seule trame. Pour savoir comment créer ce type de fichier manifeste, veuillez consulter Création d'un fichier manifeste d'entrée de trame de nuage de points. Si vous êtes un nouvel utilisateur des modalités d'étiquetage de nuage de points 3D Ground Truth, nous vous recommandons de consulter Formats de données 3D brutes acceptés.
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Une équipe de travail formée à partir d'une main-d'œuvre privée ou provenant du fournisseur. Vous ne pouvez pas utiliser des employés Amazon Mechanical Turk pour les tâches d'étiquetage de nuage de points 3D. Pour savoir comment créer des mains-d'œuvre et des équipes de travail, veuillez consulter Main-d'œuvre.
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Un fichier de configuration de catégorie d'étiquette. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Fichier de configuration des catégories d'étiquetage avec référence aux attributs de catégorie et de cadre.
En outre, veillez à prendre connaissance de la section Attribuer des autorisations IAM pour utiliser Ground Truth et à satisfaire les conditions qui y sont exposées.
Utilisez l'une des sections suivantes pour apprendre à créer une tâche d'étiquetage à l'aide de la console ou d'une API.
Création d'une tâche d'étiquetage (console)
Vous pouvez suivre les instructions Création d'une tâche d'étiquetage (Console) pour apprendre à créer une tâche d'étiquetage par segmentation sémantique d'un nuage de points 3D dans la console SageMaker AI. Pendant la création de votre tâche d'étiquetage, tenez compte des points suivants :
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Votre fichier manifeste d'entrée doit être un fichier manifeste à trame unique. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Création d'un fichier manifeste d'entrée de trame de nuage de points.
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L'étiquetage automatisé des données et la consolidation des annotations ne sont pas pris en charge pour les tâches d'étiquetage de nuage de points 3D.
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Les tâches d'étiquetage de segmentation sémantique de nuage de points 3D peuvent prendre plusieurs heures. Vous pouvez spécifier une durée plus longue pour ces tâches d'étiquetage lorsque vous sélectionnez votre équipe de travail (jusqu'à 7 jours ou 604 800 secondes).
Création d'une tâche d'étiquetage (API)
Cette section couvre les détails que vous devez connaître lorsque vous créez une tâche d'étiquetage à l'aide de l'opération SageMaker APICreateLabelingJob. Cette API définit cette opération pour tous AWS SDKs. Pour consulter la liste des langues spécifiques prises SDKs en charge pour cette opération, consultez la section Voir aussi de. CreateLabelingJob
La page Création d'une tâche d'étiquetage (API) fournit une présentation de l'opération CreateLabelingJob. Suivez ces instructions et procédez comme suit pour configurer votre demande :
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Vous devez entrer un ARN pour
HumanTaskUiArn. Utilisezarn:aws:sagemaker:. Remplacez<region>:394669845002:human-task-ui/PointCloudSemanticSegmentation<region>Il ne doit pas y avoir d'entrée pour le paramètre
UiTemplateS3Uri. -
Votre élément
LabelAttributeNamedoit se terminer par-ref. Par exemple,ss-labels-ref -
Votre fichier manifeste d'entrée doit être un fichier manifeste à trame unique. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Création d'un fichier manifeste d'entrée de trame de nuage de points.
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Vous spécifiez vos étiquettes et vos instructions de travail dans un fichier de configuration de catégorie d'étiquette. Pour savoir comment créer ce fichier, veuillez consulter Fichier de configuration des catégories d'étiquetage avec référence aux attributs de catégorie et de cadre.
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Vous devez fournir une fonction Lambda prédéfinie ARNs pour les fonctions Lambda de pré-annotation et de post-annotation (ACS). Elles ARNs sont spécifiques à la AWS région que vous utilisez pour créer votre tâche d'étiquetage.
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Pour trouver l'ARN Lambda de pré-annotation, veuillez consulter
PreHumanTaskLambdaArn. Utilisez la région dans laquelle vous créez votre tâche d'étiquetage pour trouver l'ARN correct. Par exemple, si vous créez votre tâche d'étiquetage dans us-east-1, l'ARN seraarn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation. -
Pour trouver l'ARN Lambda de post-annotation, veuillez consulter
AnnotationConsolidationLambdaArn. Utilisez la région dans laquelle vous créez votre tâche d'étiquetage pour trouver l'ARN correct. Par exemple, si vous créez votre tâche d'étiquetage dans us-east-1, l'ARN seraarn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation.
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Le nombre de collaborateurs spécifié dans
NumberOfHumanWorkersPerDataObjectdoit être1. -
L'étiquetage automatisé des données n'est pas pris en charge pour les tâches d'étiquetage de nuage de points 3D. Vous ne devez pas spécifier de valeurs pour les paramètres dans
LabelingJobAlgorithmsConfig. -
Les tâches d'étiquetage de segmentation sémantique de nuage de points 3D peuvent prendre plusieurs heures. Vous pouvez spécifier une durée plus longue pour ces tâches d'étiquetage dans
TaskTimeLimitInSeconds(jusqu'à 7 jours ou 604 800 secondes).
