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Usa un'attività di classificazione dei video di Amazon SageMaker Ground Truth quando hai bisogno che i lavoratori classifichino i video utilizzando etichette predefinite da te specificate. I video vengono mostrati ai worker e viene chiesto loro di scegliere un'etichetta per ogni video. Puoi creare un lavoro di etichettatura di classificazione video utilizzando la sezione Ground Truth della console Amazon SageMaker AI o l'CreateLabelingJoboperazione.
I file video devono essere codificati in un formato supportato dal browser utilizzato dal team di lavoro che etichetta i dati. Si consiglia di verificare che tutti i formati di file video nel file manifesto di input vengano visualizzati correttamente utilizzando l'anteprima dell'interfaccia utente di lavoro. È possibile comunicare i browser supportati ai worker utilizzando le istruzioni per gli operatori. Per visualizzare i formati di file supportati, consulta Formati di dati supportati.
Importante
Per questo tipo di attività, se si crea un file manifesto personalizzato, utilizzare "source-ref" per identificare la posizione di ciascun file video in Amazon S3 che si desidera etichettare. Per ulteriori informazioni, consulta Dati di input.
Creare un processo di etichettatura della classificazione video (Console)
Puoi seguire le istruzioni riportate in questo articolo Creazione di un processo di etichettatura (console) per imparare a creare un processo di etichettatura per la classificazione dei video nella console SageMaker AI. Nella fase 10, scegli Video dal menu a discesa della categoria Attività e scegli Classificazione video come tipo di attività.
Ground Truth fornisce un'interfaccia utente di lavoro simile alla seguente per le attività di etichettatura. Quando si crea un processo di etichettatura nella console, si specificano le istruzioni per consentire ai worker di completare il processo e le etichette tra cui i worker possono scegliere.
Creare un processo di etichettatura per la classificazione video (API)
Questa sezione descrive i dettagli che è necessario conoscere quando si crea un processo di etichettatura utilizzando l'operazione API SageMaker CreateLabelingJob. Questa API definisce questa operazione per tutti. AWS SDKs Per visualizzare un elenco delle lingue specifiche SDKs supportate per questa operazione, consulta la sezione Vedere anche di. CreateLabelingJob
Segui queste istruzioni su Creazione di un processo di etichettatura (API) ed effettua le seguenti operazioni durante la configurazione della richiesta:
-
Usa una funzione Lambda di pre-annotazione che termina con
PRE-VideoClassification. Per trovare l'ARN Lambda di pre-annotazione per la tua regione, consulta. PreHumanTaskLambdaArn -
Usa una funzione Lambda di consolidamento delle annotazioni che termina con
ACS-VideoClassification. Per trovare l'ARN Lambda di consolidamento delle annotazioni per la tua regione, consulta. AnnotationConsolidationLambdaArn
Di seguito è riportato un esempio di richiesta AWS Python SDK (Boto3)
response = client.create_labeling_job( LabelingJobName='example-video-classification-labeling-job, LabelAttributeName='label', InputConfig={ 'DataSource': { 'S3DataSource': { 'ManifestS3Uri':'s3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'} }, 'DataAttributes': { 'ContentClassifiers': ['FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent', ] } }, OutputConfig={ 'S3OutputPath':'s3://bucket/path/file-to-store-output-data', 'KmsKeyId':'string'}, RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*, LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json', StoppingConditions={ 'MaxHumanLabeledObjectCount':123, 'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled':123}, HumanTaskConfig={ 'WorkteamArn':'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*', 'UiConfig': { 'UiTemplateS3Uri':'s3://bucket/path/worker-task-template.html'}, 'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoClassification', 'TaskKeywords': ['Video Classification', ], 'TaskTitle':'Video classification task', 'TaskDescription':'Select a label to classify this video', 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject':123, 'TaskTimeLimitInSeconds':123, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds':123, 'MaxConcurrentTaskCount':123, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoClassification' }, Tags=[ { 'Key':'string', 'Value':'string'}, ] )
Fornisci un modello per la classificazione video
Se stai creando un'attività di etichettatura utilizzando l'API, devi fornire un modello di attività del worker in UiTemplateS3Uri. Copia e modifica il seguente modello modificando short-instructions, full-instructions e header. Carica questo modello in Amazon S3 e fornisci l'URI Amazon S3 per questo file in UiTemplateS3Uri.
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
<crowd-classifier
name="crowd-classifier"
categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
header="Please classify video"
>
<classification-target>
<video width="100%" controls/>
<source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/mp4"/>
<source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/webm"/>
<source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/ogg"/>
Your browser does not support the video tag.
</video>
</classification-target>
<full-instructions header="Video classification instructions">
<ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the video.</li>
<li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
<li><strong>Choose</strong> the appropriate label that best suits the video.</li></ol>
</full-instructions>
<short-instructions>
<h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
<p>Enter description to explain the correct label to the workers</p>
<p><img src="https://d7evko5405gb7.cloudfront.net/fe4fed9b-660c-4477-9294-2c66a15d6bbe/src/images/quick-instructions-example-placeholder.png" style="max-width:100%"></p>
<h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3>
<p>Enter description of an incorrect label</p>
<p><img src="https://d7evko5405gb7.cloudfront.net/fe4fed9b-660c-4477-9294-2c66a15d6bbe/src/images/quick-instructions-example-placeholder.png" style="max-width:100%"></p>
</short-instructions>
</crowd-classifier>
</crowd-form>
Dati di output di classificazione video
Dopo aver creato un processo di etichettatura di classificazione video, i dati di output si troveranno nel bucket Amazon S3 specificato nel parametro S3OutputPath quando si utilizza l'API o nel campo Posizione del set di dati di output della sezione Panoramica dei processi della console.
Per ulteriori informazioni sul file manifest di output generato da Ground Truth e sulla struttura di file utilizzata da Ground Truth per archiviare i dati di output, consulta Etichettatura dei dati di output del lavoro.
Per visualizzare un esempio di file manifest di output per il processo di etichettatura di classificazione video, consulta Risultati del lavoro di classificazione.
