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入力データのクォータ

セマンティックセグメンテーションラベル付けジョブで使用される入力データセットのクォータは 20,000 アイテムです。他のすべてのラベル付けジョブタイプでは、データセットのサイズクォータは 100,000 項目です。セマンティックセグメンテーションジョブ以外のラベリングジョブのクォータの増加をリクエストするには、「AWS のサービスのクォータ」の手順を確認して、クォータの増加をリクエストします。

アクティブおよび非アクティブラーニングラベル付けジョブの入力イメージデータは、サイズと解像度のクォータを超えないようにしてください。アクティブラーニングとは、自動データラベリングを使用するラベル付けジョブを指します。非アクティブラーニングとは、自動データラベリングを使用しないラベル付けジョブを指します。

追加のクォータは、すべてのタスクタイプのラベルカテゴリ、3D 点群と動画フレームタスクタイプの入力データとラベル付けカテゴリ属性に適用されます。

入力ファイルのサイズクォータ

入力ファイルは、アクティブラーニングラベル付けジョブと非アクティブラーニングラベル付けジョブの以下のサイズクォータを超えることはできません。動画分類ラベル付けジョブで使用される動画の入力ファイルサイズクォータはありません。

入力イメージの解像度クォータ

イメージファイルの解像度とは、イメージのピクセル数を指します。この数によって、イメージが保持する詳細レベルが決まります。画像解像度クォータは、ラベル付けジョブタイプと使用される SageMaker 組み込みアルゴリズムによって異なります。以下の表に示しているのは、アクティブおよび非アクティブラーニングラベル付けジョブで使用されるイメージの解像度クォータです。

ラベルカテゴリクォータ

各ラベル付けジョブタスクタイプには、指定できるラベルカテゴリ数のクォータがあります。ワーカーは、ラベルカテゴリを選択して注釈を作成します。例えば、境界ボックスのラベル付けジョブを作成するときに、車、歩行者、バイクのラベルカテゴリを指定すると、ワーカーは車の周囲に境界ボックスを描画する前に車のカテゴリを選択します。

ラベル付けジョブには、次のラベルカテゴリの制限が適用されます。ラベルカテゴリのクォータは、 オペレーションCreateLabelingJobを使用するか、コンソールを使用して SageMaker APIラベル付けジョブを作成するかによって異なります。

3D 点群と動画フレームのラベル付けジョブクォータ

3D 点群と動画フレームのラベル付けジョブ入力データには、次のクォータが適用されます。

動画フレームまたは 3D 点群のラベル付けジョブを作成するときは、1 つ以上のラベルカテゴリ属性を指定した各ラベルカテゴリに追加して、ワーカーが注釈に関する詳細情報を提供するようにできます。

各ラベルカテゴリ属性には、単一のラベルカテゴリ属性 name と、選択可能な1つ以上のオプション (値) のリストがあります。詳細については、3D 点群のラベル付けジョブは「ワーカーユーザーインターフェイス (UI)」を、動画フレームラベル付けジョブは「ワーカーユーザーインターフェイス (UI)」を参照してください。

次のクォータは、ラベル付けジョブに指定できるラベルカテゴリ属性の名前と値の数に適用されます。