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

Lacak objek dalam bingkai video menggunakan pelacakan objek bingkai video

Anda dapat menggunakan jenis tugas pelacakan objek bingkai video agar pekerja melacak pergerakan objek dalam urutan bingkai video (gambar yang diekstrak dari video) menggunakan kotak pembatas, polyline, poligon, atau alat anotasi keypoint. Alat yang Anda pilih menentukan jenis tugas bingkai video yang Anda buat. Misalnya, Anda dapat menggunakan jenis tugas pelacakan objek bingkai video kotak pembatas untuk meminta pekerja melacak pergerakan objek, seperti mobil, sepeda, dan pejalan kaki dengan menggambar kotak di sekitarnya.

Anda memberikan daftar kategori, dan setiap anotasi yang ditambahkan pekerja ke bingkai video diidentifikasi sebagai instance dari kategori tersebut menggunakan ID instance. Misalnya, jika Anda memberikan label kategori mobil, mobil pertama yang dianotasi pekerja akan memiliki contoh ID car:1. Mobil kedua yang dianotasi pekerja akan memiliki instance ID car:2. Untuk melacak pergerakan objek, pekerja menambahkan anotasi yang terkait dengan ID instance yang sama ke objek di semua frame.

Anda dapat membuat pekerjaan pelabelan pelacakan objek bingkai video menggunakan konsol Amazon SageMaker Ground Truth, the SageMaker API, dan khusus bahasa AWS SDKs. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Buat Job Pelabelan Deteksi Objek Bingkai Video dan pilih metode pilihan Anda. Lihat Tipe tugas untuk mempelajari lebih lanjut tentang alat anotasi yang dapat Anda pilih saat membuat pekerjaan pelabelan.

Ground Truth menyediakan UI pekerja dan alat untuk menyelesaikan tugas pekerjaan pelabelan Anda:Pratinjau UI Pekerja.

Anda dapat membuat pekerjaan untuk menyesuaikan anotasi yang dibuat dalam pekerjaan pelabelan deteksi objek video menggunakan jenis tugas penyesuaian deteksi objek video. Untuk mempelajari selengkapnya, lihat Buat Penyesuaian Deteksi Objek Bingkai Video atau Pekerjaan Pelabelan Verifikasi.

Pratinjau UI Pekerja

Ground Truth memberi pekerja antarmuka pengguna web (UI) untuk menyelesaikan tugas anotasi pelacakan objek bingkai video Anda. Anda dapat melihat pratinjau dan berinteraksi dengan UI pekerja saat membuat pekerjaan pelabelan di konsol. Jika Anda adalah pengguna baru, sebaiknya Anda membuat pekerjaan pelabelan melalui konsol menggunakan kumpulan data input kecil untuk melihat pratinjau UI pekerja dan memastikan bingkai video, label, dan atribut label Anda muncul seperti yang diharapkan.

UI memberi pekerja alat pelabelan bantu berikut untuk menyelesaikan tugas pelacakan objek Anda:

Video berikut menunjukkan bagaimana seorang pekerja dapat menggunakan UI pekerja dengan alat kotak pembatas untuk menyelesaikan tugas pelacakan objek Anda.

Membuat Job Pelabelan Objek Bingkai Video

Anda dapat membuat pekerjaan pelabelan pelacakan objek bingkai video menggunakan SageMaker konsol atau CreateLabelingJobAPIoperasi.

Bagian ini mengasumsikan bahwa Anda telah meninjau Referensi pekerjaan pelabelan bingkai video dan telah memilih jenis data input dan koneksi dataset input yang Anda gunakan.

Membuat Job Pelabelan (Konsol)

Anda dapat mengikuti petunjuk Membuat Job Pelabelan (Konsol) untuk mempelajari cara membuat pekerjaan pelacakan objek bingkai video di SageMaker konsol. Pada langkah 10, pilih Video - Pelacakan objek dari daftar dropdown kategori Tugas. Pilih jenis tugas yang Anda inginkan dengan memilih salah satu kartu di Pemilihan tugas.

Buat Job Pelabelan () API

Anda membuat pekerjaan pelabelan pelacakan objek menggunakan SageMaker API operasiCreateLabelingJob. Ini API mendefinisikan operasi ini untuk semua AWS SDKs. Untuk melihat daftar bahasa khusus yang SDKs didukung untuk operasi ini, tinjau bagian Lihat Juga. CreateLabelingJob

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

Berikut ini adalah contoh permintaan AWS Python SDK (Boto3) untuk membuat pekerjaan pelabelan di Wilayah AS Timur (Virginia N.).

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-video-ot-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://amzn-s3-demo-bucket/path/video-frame-sequence-input-manifest.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/prefix/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'HumanTaskUiArn: 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:394669845002:human-task-ui/VideoObjectTracking'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoObjectTracking',
        'TaskKeywords': [
            'Video Frame Object Tracking,
        ],
        'TaskTitle': 'Video frame object tracking task',
        'TaskDescription': Tracking the location of objects and people across video frames',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoObjectTracking'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

Membuat Penyesuaian Pelacakan Objek Bingkai Video atau Pekerjaan Pelabelan Verifikasi

Anda dapat membuat pekerjaan pelabelan penyesuaian dan verifikasi menggunakan konsol Ground Truth atau CreateLabelingJobAPI. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang pekerjaan pelabelan penyesuaian dan verifikasi, dan untuk mempelajari cara membuatnya, lihatVerifikasi dan penyesuaian label.

Format Data Keluaran

Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan pelabelan objek bingkai video, tugas dikirim ke pekerja. Saat pekerja ini menyelesaikan tugasnya, label akan ditulis ke lokasi keluaran Amazon S3 yang Anda tentukan saat Anda membuat pekerjaan pelabelan. Untuk mempelajari tentang format data keluaran pelacakan objek bingkai video, lihatOutput pelacakan objek bingkai video. Jika Anda adalah pengguna baru Ground Truth, lihat Pelabelan data keluaran pekerjaan untuk mempelajari lebih lanjut tentang format data keluaran Ground Truth.