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Flussi di lavoro di etichettatura personalizzati
Questi argomenti consentono di configurare un processo di etichettatura Ground Truth che utilizza un modello di etichettatura personalizzato. Un modello di etichettatura personalizzato consente di creare un'interfaccia utente personalizzata del portale di lavoro che i lavoratori utilizzeranno per etichettare i dati. Il modello può essere creato utilizzando HTML, CSS JavaScript, il linguaggio di modelli Liquid
Panoramica
Se è la prima volta che crei un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato in Ground Truth, l'elenco seguente è un riepilogo di alto livello dei passaggi richiesti.
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Configura la tua forza lavoro: per creare un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato hai bisogno di una forza lavoro. Questo argomento illustra come configurare una forza lavoro.
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Creazione di un modello personalizzato: per creare un modello personalizzato è necessario mappare correttamente i dati del file manifesto di input alle variabili del modello.
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Utilizzo delle funzioni Lambda di elaborazione opzionali: per controllare come i dati del manifesto di input vengono aggiunti al modello di lavoro e come le annotazioni dei lavoratori vengono registrate nel file di output del lavoro.
Questo argomento contiene anche tre end-to-end demo per aiutarti a capire meglio come utilizzare i modelli di etichettatura personalizzati.
Nota
Gli esempi nei link sottostanti includono tutti le funzioni Lambda di pre-annotazione e post-annotazione. Queste funzioni Lambda sono opzionali.
Argomenti
- Configura la tua forza lavoro
- Creazione di un modello di attività di lavoro personalizzato
- Aggiunta di automazione con Liquid
- Elaborazione dei dati in un flusso di lavoro di etichettatura personalizzato con AWS Lambda
- Modello demo: annotazione di immagini con crowd-bounding-box
- Modello demo: intenti di etichettatura con crowd-classifier
- Crea un flusso di lavoro personalizzato utilizzando l'API
