Configurazione automatica dei dati di input dei fotogrammi video - Amazon SageMaker

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Configurazione automatica dei dati di input dei fotogrammi video

È possibile utilizzare la configurazione automatica dei dati Ground Truth per rilevare automaticamente i file video nel tuo bucket Amazon S3 ed estrarre i fotogrammi video da tali file. Per scoprire come, consulta Fornire file video.

Se disponi già di fotogrammi video in Amazon S3, puoi utilizzare la configurazione automatica dei dati per utilizzare questi fotogrammi video nel tuo processo di etichettatura. Per questa opzione, tutti i fotogrammi video di un singolo video devono essere memorizzati utilizzando un prefisso univoco. Per maggiori informazioni sui requisiti per utilizzare questa opzione, consulta Fornire fotogrammi video.

Seleziona una delle seguenti sezioni per scoprire come configurare la connessione automatica del set di dati di input con Ground Truth.

Utilizza la seguente procedura per collegare i file video a Ground Truth ed estrai automaticamente i fotogrammi video da tali file per il rilevamento di oggetti con fotogrammi video e i processi di etichettatura di tracciamento degli oggetti.

Nota

Se utilizzi lo strumento console di configurazione automatica dei dati per estrarre fotogrammi video da più di 10 file video, dovrai modificare il file manifesto generato dallo strumento oppure crearne uno nuovo per includere al massimo 10 file di sequenza di fotogrammi video. Per ulteriori informazioni, consulta Fornire file video.

Assicurati che i tuoi file video siano archiviati in un bucket Amazon S3 nella stessa Regione AWS in cui esegui la configurazione automatica dei dati.

Connetti automaticamente i tuoi file video in Amazon S3 con Ground Truth ed estrai i fotogrammi video:

  1. Vai alla pagina Create labelling job nella SageMaker console Amazon: https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth.

    I bucket S3 di input e output devono trovarsi nella stessa Regione AWS in cui crei il processo di etichettatura. Questo link ti porta nella regione della Virginia del Nord ( AWS us-east-1). Se i dati di input si trovano in un bucket Amazon S3 in un'altra Regione, passa a quella Regione. Per cambiare la tua AWS regione, nella barra di navigazione, scegli il nome della regione attualmente visualizzata.

  2. Seleziona Crea processo di etichettatura.

  3. Inserisci un Nome processo.

  4. Nella sezione Configurazione dei dati di input, seleziona Configurazione automatica dei dati.

  5. Inserisci una posizione Amazon S3 per S3 URI per i set di dati di input. Un S3 ha il URI seguente aspetto:. s3://amzn-s3-demo-bucket/path-to-files/ Questo URI dovrebbe indicare la posizione di Amazon S3 in cui sono archiviati i file video.

  6. Specifica la posizione S3 per i set di dati di output. I dati di output vengono archiviati qui. Puoi scegliere di archiviare i dati di output nella stessa posizione del set di dati di input o specificare una nuova posizione e inserire il codice S3 URI della posizione in cui desideri archiviare i dati di output.

  7. Scegli File video per il tuo tipo di dati utilizzando l'elenco a discesa.

  8. Scegli Sì, estrai i fotogrammi per le attività di tracciamento e rilevamento degli oggetti.

  9. Scegli un metodo di estrazione di fotogrammi.

    • Quando scegli Usa tutti i fotogrammi estratti dal video per creare un'attività di etichettatura, Ground Truth estrae tutti i fotogrammi da ogni video nella posizione S3 per i set di dati di input, fino a 2.000 fotogrammi. Se un video nel set di dati di input contiene più di 2.000 fotogrammi, i primi 2.000 vengono estratti e utilizzati per l'attività di etichettatura.

    • Quando scegli Usa tutti x fotogramma da un video per creare un'attività di etichettatura, Ground Truth estrae ogni xil fotogramma di ogni video nella tua posizione S3 per i set di dati di input.

      Ad esempio, se il video dura 2 secondi e ha una frequenza fotogrammi di 30 fotogrammi al secondo, il video contiene 60 fotogrammi. Se specifichi 10 qui, Ground Truth estrae ogni decimo fotogramma dal tuo video. Ciò significa che vengono estratti il 1o, 10o, 20o, 30o, 40o, 50o e 60o fotogramma.

  10. Scegli o crea un ruolo di IAM esecuzione. Assicurati che questo ruolo sia autorizzato ad accedere alle tue posizioni Amazon S3 per i dati di input e output specificati nelle fasi 5 e 6.

  11. Seleziona Configurazione dei dati completa.

Utilizza la seguente procedura per collegare le sequenze di fotogrammi video con Ground Truth per i processi di rilevamento degli oggetti dei fotogrammi video e di etichettatura del tracciamento degli oggetti.

Assicurati che i tuoi fotogrammi video siano archiviati in un bucket Amazon S3 nella stessa Regione AWS in cui esegui la configurazione automatica dei dati. Ogni sequenza di fotogrammi video deve avere un prefisso univoco. Ad esempio, se hai due sequenze memorizzate in s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/, ognuna dovrebbe avere un prefisso univoco come sequence1 e sequence2 ed entrambe dovrebbero trovarsi direttamente sotto il prefisso /sequences/. Nell'esempio precedente, le posizioni di queste due sequenze sono: s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence1/ e s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence2/.

Connetti automaticamente il tuo fotogramma video in Amazon S3 con Ground Truth:

  1. Vai alla pagina Create labelling job nella SageMaker console Amazon: https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth.

    I bucket S3 di input e output devono trovarsi nella stessa Regione AWS in cui crei il processo di etichettatura. Questo link ti porta nella regione della Virginia del Nord ( AWS us-east-1). Se i dati di input si trovano in un bucket Amazon S3 in un'altra Regione, passa a quella Regione. Per cambiare la tua AWS regione, nella barra di navigazione, scegli il nome della regione attualmente visualizzata.

  2. Seleziona Crea processo di etichettatura.

  3. Inserisci un Nome processo.

  4. Nella sezione Configurazione dei dati di input, seleziona Configurazione automatica dei dati.

  5. Inserisci una posizione Amazon S3 per S3 URI per i set di dati di input.

    Questa deve essere la posizione Amazon S3 in cui sono archiviate le sequenze. Ad esempio, se hai due sequenze memorizzate in s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence1/, s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence2/ inserisci s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/ qui.

  6. Specifica la posizione S3 per i set di dati di output. I dati di output vengono archiviati qui. Puoi scegliere di archiviare i dati di output nella stessa posizione del set di dati di input o specificare una nuova posizione e inserire il codice S3 URI della posizione in cui desideri archiviare i dati di output.

  7. Scegli i frame video per il tuo tipo di dati utilizzando l'elenco a discesa.

  8. Scegli o crea un ruolo di IAM esecuzione. Assicurati che questo ruolo sia autorizzato ad accedere alle tue posizioni Amazon S3 per i dati di input e output specificati nelle fasi 5 e 6.

  9. Seleziona Configurazione dei dati completa.

Queste procedure creeranno un manifesto di input nella posizione Amazon S3 per i set di dati di input specificati nella fase 5. Se stai creando un processo di etichettatura utilizzando SageMaker API o, o un AWS CLI AWS SDK, usa Amazon URI S3 per questo file manifesto di input come input per il parametro. ManifestS3Uri