View a markdown version of this page

Klasifikasi objek dalam awan titik 3D dengan deteksi objek - Amazon SageMaker AI
Melihat Antarmuka Tugas PekerjaMembuat Pekerjaan Pelabelan Deteksi Objek Point Cloud 3DMembuat Penyesuaian Deteksi Objek Point Cloud 3D atau Pekerjaan Pelabelan VerifikasiFormat Data Keluaran

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Klasifikasi objek dalam awan titik 3D dengan deteksi objek

catatan

Amazon SageMaker Ground Truth tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. AWS terus berinvestasi dalam peningkatan keamanan dan ketersediaan untuk Ground Truth, tetapi kami tidak berencana untuk memperkenalkan fitur baru.

Gunakan jenis tugas ini jika Anda ingin pekerja mengklasifikasikan objek dalam awan titik 3D dengan menggambar kubus 3D di sekitar objek. Misalnya, Anda dapat menggunakan jenis tugas ini untuk meminta pekerja mengidentifikasi berbagai jenis objek di awan titik, seperti mobil, sepeda, dan pejalan kaki. Halaman berikut memberikan informasi penting tentang pekerjaan pelabelan, serta langkah-langkah untuk membuatnya.

Untuk jenis tugas ini, objek data yang diberi label pekerja adalah bingkai awan titik tunggal. Ground Truth merender awan titik 3D menggunakan data awan titik yang Anda berikan. Anda juga dapat memberikan data kamera untuk memberi pekerja lebih banyak informasi visual tentang pemandangan dalam bingkai, dan untuk membantu pekerja menggambar kubus 3D di sekitar objek.

Ground Truth menyediakan pekerja dengan alat untuk membuat anotasi objek dengan 9 derajat kebebasan (x, y, z, rx, ry, rz, l, w, h) dalam tiga dimensi dalam pemandangan 3D dan tampilan samping yang diproyeksikan (atas, samping, dan belakang). Jika Anda memberikan informasi fusi sensor (seperti data kamera), ketika pekerja menambahkan kuboid untuk mengidentifikasi objek di awan titik 3D, kuboid muncul dan dapat dimodifikasi dalam gambar 2D. Setelah kuboid ditambahkan, semua pengeditan yang dilakukan pada kuboid tersebut dalam adegan 2D atau 3D diproyeksikan ke tampilan lain.

Anda dapat membuat pekerjaan untuk menyesuaikan anotasi yang dibuat dalam pekerjaan pelabelan deteksi objek awan titik 3D menggunakan jenis tugas penyesuaian deteksi objek awan titik 3D.

Jika Anda adalah pengguna baru modalitas pelabelan awan titik Ground Truth 3D, kami sarankan Anda meninjaunya. Ikhtisar pekerjaan pelabelan awan titik 3D Modalitas pelabelan ini berbeda dari jenis tugas Ground Truth lainnya, dan halaman ini memberikan ikhtisar detail penting yang harus Anda ketahui saat membuat pekerjaan pelabelan awan titik 3D.

Melihat Antarmuka Tugas Pekerja

Ground Truth memberi pekerja portal web dan alat untuk menyelesaikan tugas anotasi deteksi objek awan titik 3D Anda. Saat membuat pekerjaan pelabelan, Anda memberikan Amazon Resource Name (ARN) untuk UI pekerja Ground Truth yang sudah dibuat sebelumnya di HumanTaskUiArn parameter. Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan menggunakan jenis tugas ini di konsol, UI pekerja ini secara otomatis digunakan. Anda dapat melihat pratinjau dan berinteraksi dengan UI pekerja saat membuat pekerjaan pelabelan di konsol. Jika Anda pengguna baru, Anda disarankan untuk membuat pekerjaan pelabelan menggunakan konsol untuk memastikan atribut label, bingkai awan titik, dan jika ada, gambar, muncul seperti yang diharapkan.

Berikut ini adalah GIF dari antarmuka tugas pekerja deteksi objek awan titik 3D. Jika Anda memberikan data kamera untuk fusi sensor dalam sistem koordinat dunia, gambar dicocokkan dengan pemandangan dalam bingkai awan titik. Gambar-gambar ini muncul di portal pekerja seperti yang ditunjukkan dalam GIF berikut.

Gif menunjukkan bagaimana pekerja dapat membuat anotasi pada awan titik 3D di portal pekerja Ground Truth.

Pekerja dapat menavigasi dalam adegan 3D menggunakan keyboard dan mouse mereka. Mereka dapat:

  • Klik dua kali pada objek tertentu di awan titik untuk memperbesarnya.

  • Gunakan mouse scroller atau trackpad untuk memperbesar dan memperkecil titik awan.

  • Gunakan kedua tombol panah keyboard dan tombol Q, E, A, dan D untuk bergerak Atas, Bawah, Kiri, Kanan. Gunakan tombol keyboard W dan S untuk memperbesar dan memperkecil.

Setelah pekerja menempatkan kuboid dalam adegan 3D, tampilan samping akan muncul dengan tiga tampilan samping yang diproyeksikan: atas, samping, dan belakang. Tampilan samping ini menunjukkan titik-titik di dalam dan di sekitar kubus yang ditempatkan dan membantu pekerja memperbaiki batas kuboid di area itu. Pekerja dapat memperbesar dan memperkecil setiap tampilan samping menggunakan mouse mereka.

Video berikut menunjukkan gerakan di sekitar awan titik 3D dan dalam tampilan samping.

Gif menunjukkan gerakan di sekitar awan titik 3D dan tampilan samping.

Opsi dan fitur tampilan tambahan tersedia di menu Lihat di UI pekerja. Lihat halaman instruksi pekerja untuk ikhtisar komprehensif UI Pekerja.

Alat Pelabelan Bantu

Ground Truth membantu pekerja membuat anotasi awan titik 3D lebih cepat dan lebih akurat menggunakan pembelajaran mesin dan alat pelabelan bantu yang didukung visi komputer untuk tugas pelacakan objek cloud titik 3D. Alat pelabelan bantu berikut tersedia untuk jenis tugas ini:

  • Snapping - Pekerja dapat menambahkan kuboid di sekitar objek dan menggunakan pintasan keyboard atau opsi menu untuk membuat alat autofit Ground Truth menempelkan kuboid dengan erat di sekitar objek.

  • Setel ke ground — Setelah pekerja menambahkan kuboid ke adegan 3D, pekerja dapat secara otomatis menjebak kuboid ke tanah. Misalnya, pekerja dapat menggunakan fitur ini untuk menempelkan kubus ke jalan atau trotoar di tempat kejadian.

  • Multi-view pelabelan — Setelah pekerja menambahkan kubus 3D ke pemandangan 3D, panel samping menampilkan perspektif depan, samping, dan atas untuk membantu pekerja menyesuaikan kuboid dengan erat di sekitar objek. Dalam semua tampilan ini, kuboid menyertakan panah yang menunjukkan orientasi, atau judul objek. Ketika pekerja menyesuaikan kuboid, penyesuaian akan muncul secara real time pada semua tampilan (yaitu, 3D, atas, samping, dan depan).

  • Sensor fusion — Jika Anda memberikan data untuk fusi sensor, pekerja dapat menyesuaikan anotasi dalam adegan 3D dan dalam gambar 2D, dan anotasi akan diproyeksikan ke tampilan lain secara real time. Selain itu, pekerja akan memiliki opsi untuk melihat arah kamera menghadap dan frustum kamera.

  • Opsi tampilan - Memungkinkan pekerja untuk dengan mudah menyembunyikan atau melihat kubus, teks label, ground mesh, dan atribut titik tambahan seperti warna atau intensitas. Pekerja juga dapat memilih antara perspektif dan proyeksi ortogonal.

Membuat Pekerjaan Pelabelan Deteksi Objek Point Cloud 3D

Anda dapat membuat pekerjaan pelabelan awan titik 3D menggunakan konsol SageMaker AI atau operasi API, CreateLabelingJob. Untuk membuat pekerjaan pelabelan untuk jenis tugas ini, Anda memerlukan yang berikut:

  • File manifes input bingkai tunggal. Untuk mempelajari cara membuat jenis file manifes ini, lihatMembuat File Manifest Input Point Cloud Frame. Jika Anda adalah pengguna baru modalitas pelabelan awan titik Ground Truth 3D, Anda mungkin juga ingin meninjaunya. Format Data 3D Mentah yang Diterima

  • Tim kerja dari tenaga kerja swasta atau vendor. Anda tidak dapat menggunakan Amazon Mechanical Turk untuk pekerjaan pelabelan bingkai video. Untuk mempelajari cara membuat tenaga kerja dan tim kerja, lihatTenaga Kerja.

Selain itu, pastikan Anda telah meninjau dan memuaskanTetapkan Izin IAM untuk Menggunakan Ground Truth.

Gunakan salah satu bagian berikut untuk mempelajari cara membuat pekerjaan pelabelan menggunakan konsol atau API.

Membuat Pekerjaan Pelabelan (Konsol)

Anda dapat mengikuti instruksi untuk mempelajari Membuat Pekerjaan Pelabelan (Konsol) cara membuat pekerjaan pelabelan deteksi objek awan titik 3D di konsol SageMaker AI. Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan, perhatikan hal-hal berikut:

  • File manifes masukan Anda harus berupa file manifes bingkai tunggal. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat File Manifest Input Point Cloud Frame.

  • Secara opsional, Anda dapat memberikan kategori label dan atribut bingkai. Pekerja dapat menetapkan satu atau lebih atribut ini ke anotasi untuk memberikan informasi lebih lanjut tentang objek tersebut. Misalnya, Anda mungkin ingin menggunakan atribut tersum bat agar pekerja mengidentifikasi ketika objek terhalang sebagian.

  • Pelabelan data otomatis dan konsolidasi anotasi tidak didukung untuk tugas pelabelan awan titik 3D.

  • Pekerjaan pelabelan deteksi objek awan titik 3D dapat memakan waktu beberapa jam untuk diselesaikan. Anda dapat menentukan batas waktu yang lebih lama untuk pekerjaan pelabelan ini saat memilih tim kerja Anda (hingga 7 hari, atau 604800 detik).

Membuat Pekerjaan Pelabelan (API)

Bagian ini mencakup detail yang perlu Anda ketahui saat membuat pekerjaan pelabelan menggunakan operasi SageMaker APICreateLabelingJob. API ini mendefinisikan operasi ini untuk semua AWS SDK. Untuk melihat daftar SDK khusus bahasa yang didukung untuk operasi ini, tinjau bagian Lihat Juga dari. CreateLabelingJob

Membuat Pekerjaan Pelabelan (API), memberikan gambaran umum tentang CreateLabelingJob operasi. Ikuti petunjuk ini dan lakukan hal berikut saat Anda mengonfigurasi permintaan Anda:

  • Anda harus memasukkan ARN untukHumanTaskUiArn. Gunakan arn:aws:sagemaker:<region>:394669845002:human-task-ui/PointCloudObjectDetection. Ganti <region> dengan AWS Wilayah tempat Anda membuat pekerjaan pelabelan.

    Seharusnya tidak ada entri untuk UiTemplateS3Uri parameter.

  • File manifes masukan Anda harus berupa file manifes bingkai tunggal. Untuk informasi selengkapnya, lihat Membuat File Manifest Input Point Cloud Frame.

  • Anda menentukan label, kategori label dan atribut bingkai, dan instruksi pekerja dalam file konfigurasi kategori label. Untuk mempelajari cara membuat file ini, lihatFile konfigurasi kategori pelabelan dengan kategori label dan referensi atribut bingkai.

  • Anda perlu menyediakan ARN yang telah ditentukan sebelumnya untuk fungsi Lambda pra-anotasi dan pasca-anotasi (ACS). ARN ini khusus untuk Wil AWS ayah yang Anda gunakan untuk membuat pekerjaan pelabelan Anda.

    • Untuk menemukan pra-anotasi Lambda ARN, lihat. PreHumanTaskLambdaArn Gunakan Wilayah tempat Anda membuat pekerjaan pelabelan untuk menemukan ARN yang benar. Misalnya, jika Anda membuat pekerjaan pelabelan Anda di us-east-1, ARN akan menjadi. arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection

    • Untuk menemukan Lambda ARN pasca-anotasi, lihat. AnnotationConsolidationLambdaArn Gunakan Wilayah tempat Anda membuat pekerjaan pelabelan untuk menemukan ARN yang benar. Misalnya, jika Anda membuat pekerjaan pelabelan Anda di us-east-1, ARN akan menjadi. arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection

  • Jumlah pekerja yang ditentukan NumberOfHumanWorkersPerDataObject harus1.

  • Pelabelan data otomatis tidak didukung untuk pekerjaan pelabelan awan titik 3D. Anda tidak boleh menentukan nilai untuk parameter diLabelingJobAlgorithmsConfig.

  • Pekerjaan pelabelan deteksi objek awan titik 3D dapat memakan waktu beberapa jam untuk diselesaikan. Anda dapat menentukan batas waktu yang lebih lama untuk pekerjaan pelabelan ini dalam TaskTimeLimitInSeconds (hingga 7 hari, atau 604.800 detik).

Membuat Penyesuaian Deteksi Objek Point Cloud 3D atau Pekerjaan Pelabelan Verifikasi

Anda dapat membuat pekerjaan pelabelan penyesuaian atau verifikasi menggunakan konsol Ground Truth atau CreateLabelingJob API. Untuk mempelajari selengkapnya tentang pekerjaan pelabelan penyesuaian dan verifikasi, serta mempelajari cara membuatnya, lihatVerifikasi dan penyesuaian label.

Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan penyesuaian, data input Anda ke pekerjaan pelabelan dapat mencakup label, dan pengukuran yaw, pitch, dan roll dari pekerjaan pelabelan sebelumnya atau sumber eksternal. Dalam pekerjaan penyesuaian, pitch, dan roll akan divisualisasikan di UI pekerja, tetapi tidak dapat dimodifikasi. Yaw dapat disesuaikan.

Ground Truth menggunakan Tait-Bryan sudut dengan rotasi intrinsik berikut untuk memvisualisasikan yaw, pitch and roll di UI pekerja. Pertama, rotasi diterapkan pada kendaraan sesuai dengan sumbu z (yaw). Selanjutnya, kendaraan yang diputar diputar sesuai dengan sumbu y intrinsik (pitch). Akhirnya, kendaraan diputar sesuai dengan x” -axis (roll) intrinsik.

Format Data Keluaran

Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan deteksi objek awan titik 3D, tugas dikirim ke pekerja. Saat pekerja ini menyelesaikan tugasnya, label ditulis ke bucket Amazon S3 yang Anda tentukan saat membuat pekerjaan pelabelan. Format data keluaran menentukan apa yang Anda lihat di bucket Amazon S3 saat status pekerjaan pelabelan Anda (LabelingJobStatus) beradaCompleted.

Jika Anda adalah pengguna baru Ground Truth, lihat Pelabelan data keluaran pekerjaan untuk mempelajari lebih lanjut tentang format data output Ground Truth. Untuk mempelajari format data keluaran deteksi objek awan titik 3D, lihatOutput deteksi objek awan titik 3D.