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Identifica gli oggetti utilizzando il rilevamento di oggetti con frame video

È possibile utilizzare il tipo di attività di rilevamento di oggetti con fotogrammi video per consentire agli operatori di identificare e localizzare gli oggetti in una sequenza di fotogrammi video (immagini estratte da un video) utilizzando riquadri di delimitazione, polilinee, poligoni o strumenti di annotazione dei punti chiave. Lo strumento scelto definisce il tipo di attività relativo ai fotogrammi video da creare. Ad esempio, puoi utilizzare un riquadro di delimitazione per aiutare i worker a identificare e localizzare i vari oggetti in una serie di fotogrammi video, come automobili, biciclette e pedoni. Puoi creare un processo di etichettatura di oggetti con fotogrammi video utilizzando la console Amazon SageMaker AI Ground Truth, l' SageMaker API e una lingua AWS SDKs specifica. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un processo di etichettatura per il rilevamento di oggetti con fotogrammi video e seleziona il tuo metodo preferito. Consulta Tipi di attività per saperne di più sugli strumenti di annotazione tra cui scegliere quando crei un processo di etichettatura.

Ground Truth fornisce un'interfaccia utente di worker e gli strumenti necessari per completare le attività dei processi di etichettatura: Anteprima dell'interfaccia utente del worker.

Puoi creare un processo per adattare le annotazioni create in un processo di etichettatura di rilevamento di oggetti video utilizzando il tipo di attività di regolazione del rilevamento di oggetti video. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un processo di regolazione del rilevamento di oggetti del fotogramma video o di etichettatura di verifica.

Anteprima dell'interfaccia utente del worker

Ground Truth offre ai worker un'interfaccia utente Web (UI) per completare le attività di annotazione del rilevamento di oggetti dei fotogrammi video. Puoi visualizzare in anteprima e interagire con l'interfaccia utente del worker quando crei un processo di etichettatura nella console. Se sei un nuovo utente, ti consigliamo di creare un processo di etichettatura tramite la console utilizzando un piccolo set di dati di input per visualizzare in anteprima l'interfaccia utente dei worker e assicurarti che i fotogrammi video, le etichette e gli attributi delle etichette appaiano correttamente.

L'interfaccia utente fornisce ai worker i seguenti strumenti di etichettatura ausiliari, per completare le attività di rilevamento di oggetti:

Il video seguente mostra come un worker potrebbe utilizzare l'interfaccia utente con lo strumento riquadro di delimitazione per completare le attività di rilevamento di oggetti.

Creazione di un processo di etichettatura per il rilevamento di oggetti con fotogrammi video

È possibile creare un lavoro di etichettatura di oggetti con fotogrammi video utilizzando la console SageMaker AI o l'CreateLabelingJoboperazione API.

Questa sezione presuppone che tu abbia esaminato Riferimento al lavoro di etichettatura di fotogrammi video e scelto il tipo di dati di input e la connessione al set di dati di input che stai utilizzando.

Creazione di un processo di etichettatura (console)

Puoi seguire le istruzioni riportate in Creazione di un processo di etichettatura (console) per imparare a creare un lavoro di tracciamento di oggetti con frame video nella console SageMaker AI. Nella fase 10, scegli Video - Rilevamento di oggetti dal menu a discesa della categoria Attività. Seleziona il tipo di attività che desideri selezionando una delle schede in Selezione attività.

Creazione di un processo di etichettatura (API)

Si crea un processo di etichettatura di rilevamento degli oggetti utilizzando l'operazione SageMaker API. 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

Creazione di un processo di etichettatura (API) fornisce una panoramica dell'operazione CreateLabelingJob. Segui queste istruzioni ed effettua le seguenti operazioni durante la configurazione della richiesta:

Di seguito è riportato un esempio di richiesta AWS Python SDK (Boto3) per creare un processo di etichettatura nella Regione Stati Uniti orientali (Virginia settentrionale).

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-video-od-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/VideoObjectDetection'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoObjectDetection',
        'TaskKeywords': [
            'Video Frame Object Detection',
        ],
        'TaskTitle': 'Video frame object detection task',
        'TaskDescription': 'Classify and identify the location of objects and people in video frames',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoObjectDetection'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

Creazione di un processo di regolazione del rilevamento di oggetti del fotogramma video o di etichettatura di verifica

Puoi creare un processo di etichettatura di regolazione e di verifica dell'etichetta utilizzando la console Ground Truth o l'API CreateLabelingJob. Per ulteriori informazioni sui processi di etichettatura di regolazione e di etichettatura di verifica e per scoprire come crearne uno, consulta Verifica e aggiustamento delle etichette.

Formato dei dati di output

Quando crei un processo di etichettatura di rilevamento di oggetti del fotogramma video, le attività vengono inviate ai worker. Quando questi worker completano le attività, le etichette vengono scritte nella posizione di uscita Amazon S3 specificata al momento della creazione del processo di etichettatura. Per informazioni sul formato dei dati di output del rilevamento di oggetti del fotogramma video, consulta Uscita per il rilevamento di oggetti con frame video. Se non hai familiarità con Ground Truth, consulta Etichettatura dei dati di output del lavoro per ulteriori informazioni sul formato dei dati di output in Ground Truth.