ラベルの検証ジョブまたは調整ジョブを開始する (API) - Amazon SageMaker AI

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ラベルの検証ジョブまたは調整ジョブを開始する (API)

正常に完了したジョブを連鎖させるか、CreateLabelingJob オペレーションを使用して新しいジョブを最初から開始することで、ラベルの検証ジョブまたは調整ジョブを開始します。この手順は、CreateLabelingJob を使用して新しいラベル付けジョブを設定する手順に少し変更があるだけで、ほぼ同じです。次のセクションでは、ラベル付けジョブをチェーンして調整または検証ラベル付けジョブを作成するために必要な変更について説明します。

Ground Truth API を使用して調整または検証のラベル付けジョブを作成するときは、元のラベル付けジョブとは異なる LabelAttributeName を使用する必要があります。元のラベル付けジョブは、調整または検証するラベルを作成するために使用するジョブです。

重要

CreateLabelingJob の LabelCategoryConfigS3Uri で調整または検証ジョブに指定するラベルカテゴリの設定ファイルには、元のラベル付けジョブで使用したのと同じラベルが含まれている必要があります。新しいラベルを追加することはできます。3D 点群と動画フレームのジョブでは、ラベルカテゴリ設定ファイルに新しいラベルカテゴリとフレーム属性を追加できます。

境界ボックスとセマンティックセグメンテーション

境界ボックスまたはセマンティックセグメンテーションラベルの検証ジョブまたは調整ジョブを作成するには、次のガイドラインに従って CreateLabelingJob オペレーションで API 属性を指定します。

  • LabelAttributeName パラメータを使用して、検証済みラベルや調整済みラベルに使用する出力ラベル名を指定します。元のラベル付けジョブに使用されたものとは異なる LabelAttributeName を使用する必要があります。

  • ジョブを連鎖させる場合は、調整または検証する対象である以前のラベル付けジョブのラベルをカスタム UI テンプレートで指定します。カスタムテンプレートを作成する方法については、「カスタムワーカータスクテンプレートを作成する」を参照してください。

    UiTemplateS3Uri パラメータで UI テンプレートの場所を特定します。SageMaker AI には、カスタムテンプレートで古いラベルを表示するために使用できるウィジェットが用意されています。次のいずれかの crowd 要素で initial-value 属性を使用して、検証または調整を必要とするラベルを抽出し、これをタスクテンプレートに含めます。

    • crowd-semantic-segmentation - この crowd 要素をカスタム UI タスクテンプレートで使用して、検証または調整する必要があるセマンティックセグメンテーションのラベルを指定します。

    • crowd-bounding-box - この crowd 要素をカスタム UI タスクテンプレートで使用して、検証または調整する必要がある境界ボックスのラベルを指定します。

  • LabelCategoryConfigS3Uri パラメータには、前のラベル付けジョブと同じラベルカテゴリが含まれている必要があります。

  • PreHumanTaskLambdaArn と AnnotationConsolidationLambdaArnに、境界ボックスまたはセマンティックセグメンテーション調整または検証の Lambda ARN を使用します。

    • 境界ボックスの場合、調整ラベル付けジョブの Lambda 関数 ARN は AdjustmentBoundingBox で終わり、検証 Lambda 関数 ARN は VerificationBoundingBox で終わります。

    • セマンティックセグメンテーションの場合、調整ラベル付けジョブ Lambda 関数 ARN は AdjustmentSemanticSegmentation で終わり、検証 Lambda 関数 ARN は VerificationSemanticSegmentation で終わります。

3D 点群と動画フレーム

  • LabelAttributeName パラメータを使用して、検証済みラベルや調整済みラベルに使用する出力ラベル名を指定します。元のラベル付けジョブに使用されたものとは異なる LabelAttributeName を使用する必要があります。

  • 元のラベル付けジョブで使用したヒューマンタスク UI Amazon リソースネーム (ARN) (HumanTaskUiArn) を使用する必要があります。サポートされている ARN を確認するには、「HumanTaskUiArn」 を参照してください。

  • ラベルカテゴリ設定ファイルでは、auditLabelAttributeName パラメータで調整または検証ラベル付けジョブを作成するために使用する、以前のラベル付けジョブのラベル属性名 (LabelAttributeName) を指定する必要があります。

  • ラベル付けジョブが検証または調整のラベル付けジョブのどちらであるかを、LabelCategoryConfigS3Uri パラメータで識別したラベルカテゴリの設定ファイルの editsAllowed パラメータを使用して指定する必要があります。

    • 検証ラベル付けジョブの場合は、editsAllowed パラメータを使用してすべてのラベルを変更できないことを指定する必要があります。labels の各エントリで、editsAllowed を "none" に設定します。必要に応じて、ワーカーがラベルカテゴリ属性とフレーム属性を調整できるかどうかを指定できます。

    • 必要に応じて、調整ラベル付けジョブでは、editsAllowed パラメータを使用して、ワーカーが変更できる、または変更できないラベル、ラベルカテゴリ属性、フレーム属性を指定できます。このパラメータを使用しない場合、すべてのラベル、ラベルカテゴリ属性、フレーム属性が調整可能になります。

    editsAllowed パラメータとラベルカテゴリ設定ファイルの設定については、「ラベルカテゴリ設定ファイルスキーマ」を参照してください。

  • 調整と検証のラベル付けジョブの両方で、PreHumanTaskLambdaArn と AnnotationConsolidationLambdaArn に3D 点群または動画フレーム調整の Lambda ARN を使用します。

    • 3D 点群の場合、調整と検証のラベル付けジョブの Lambda 関数 ARN は、3D 点群のセマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出、オブジェクト追跡のそれぞれで、 Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation、Adjustment3DPointCloudObjectTracking、Adjustment3DPointCloudObjectDetection で終わります。

    • 動画フレームの場合、調整と検証のラベル付けジョブの Lambda 関数 ARN は、動画フレームオブジェクト検出とオブジェクト追跡のそれぞれで、AdjustmentVideoObjectDetection と AdjustmentVideoObjectTracking で終わります。

Ground Truth は、ラベル検証ジョブまたは調整ジョブからの出力データを、CreateLabelingJob オペレーションの S3OutputPath のパラメータで指定した S3 バケットに保存します。ラベルの検証ジョブや調整ジョブからの出力データの詳細については、「出力マニフェストのラベル検証データと調整データ」を参照してください。