開始方法: Ground Truth を使用して境界ボックスラベル付けジョブを作成する

1. 公開されている に 2 HTTP つのイメージを保存しますURLs。このイメージは、ラベル付けタスクを完了するための指示書を作成する際に使用します。イメージのアスペクト比はおよそ 2:1 とする必要があります。この演習では、イメージの内容は重要ではありません。

2. 入力ファイルと出力ファイルを保持する Amazon S3 バケットを作成します。バケットは、Ground Truth を実行するリージョンと同じリージョンに存在する必要があります。バケット名は、ステップ 2 で使用するため、メモしておきます。

   Ground Truth では、ラベル付けジョブ入力イメージデータを含むすべての S3 バケットにCORSポリシーがアタッチされている必要があります。この変更の詳細については、「CORS 入力イメージデータの要件」を参照してください。

3. IAM ポリシーを使用してロールを作成するか、ロール SageMaker を作成させることができますAmazonSageMakerFullAccessIAM。IAM 「ロールの作成」を参照し、ラベル付けジョブを作成するユーザーに次のアクセス許可ポリシーを割り当てます。

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           {
               "Sid": "sagemakergroundtruth",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "cognito-idp:CreateGroup",
                   "cognito-idp:CreateUserPool",
                   "cognito-idp:CreateUserPoolDomain",
                   "cognito-idp:AdminCreateUser",
                   "cognito-idp:CreateUserPoolClient",
                   "cognito-idp:AdminAddUserToGroup",
                   "cognito-idp:DescribeUserPoolClient",
                   "cognito-idp:DescribeUserPool",
                   "cognito-idp:UpdateUserPool"
               ],
               "Resource": "*"
           }
       ]
   }

ラベル付けジョブを作成するには

1. で SageMaker コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/。

2. 左のナビゲーションから、[Labeling jobs (ラベル付けジョブ)] を選択します。

3. [Create labeling job (ラベル付けジョブの作成)] を選択して、ジョブ作成プロセスを開始します。

4. [Job overview (ジョブの概要)] セクションで、次の情報を入力します。

   • Job name(ジョブ名) - ジョブの内容がわかる名前をラベル付けジョブに指定します。この名前はジョブリストに表示されます。名前は、 AWS リージョンのアカウントで一意である必要があります。

   • Label attribute name(ラベル属性名) - この基本ジョブにはデフォルト値が最適なオプションであるため、このチェックボックスはオフのままにします。

   • Input data setup (入力データのセットアップ) - [Automated data setup] (自動データセットアップ) を選択します。このオプションを使用すると、S3 の入力データに自動的に接続できます。

   • S3 location for input datasets (入力データセットの S3 の場所) - ステップ 1 でイメージを追加した S3 の場所を入力します。

   • S3 location for output datasets (出力データセットの S3 の場所) – 出力データが書き込まれる S3 の場所。

   • Data type (データ型) - ドロップダウンメニューを使用して、[Image] (イメージ) を選択します。。Ground Truth は、入力データセットの S3 ロケーションで見つかったすべての画像をラベル付けジョブの入力として使用します。

   • IAM role – ポリシーが AmazonSageMakerFullAccess IAMアタッチされたIAMロールを作成または選択します。

5. [Task type] (タスクタイプ) セクションで、[Task category] (タスクカテゴリ) フィールドに [Image] (イメージ) を選択します。

6. [Task selection] (タスク選択)で、Bounding box (境界ボックス) を選択します。

7. [次へ] を選択し、ラベル付けジョブの設定に進みます。

プライベートワークフォースを作成するには:

1. [Workers] (ワーカー) セクションで、[プライベート] を選択します。

2. プライベートワークフォースを初めて使用する場合、[E メールアドレス] フィールドで、最大 100 個の E メールアドレスを入力します。アドレスはカンマ (,) で区切る必要があります。自身がワークフォースに属して、データオブジェクトのラベル付けタスク参照できるようにするため、自分の E メールアドレスを含める必要があります。

3. [組織名] フィールドには、組織の名前を入力します。この情報を使用して、ユーザーをプライベートワークフォースに招待するために送信する E メールをカスタマイズします。コンソールを使用してユーザープールを作成した後で、組織名を変更できます。

4. [連絡先 E メール] フィールドに、ワークフォースのメンバーがタスクでの問題の報告に使用する E メールアドレスを入力します。

Amazon Mechanical Turk ワークフォースを使用するには:

1. [Workers] (ワーカー) セクションで、[パブリック] を選択します。

2. [Price per task] (タスクあたりの料金) を設定します。

3. 必要に応じ、[The dataset does not contain adult content] (このデータセットにはアダルトコンテンツは含まれていません) を選択し、サンプルデータセットにアダルトコンテンツがないことを確認します。この情報により、Amazon SageMaker Ground Truth は外部ワーカーに Mechanical Turk で、データセット内の潜在的に不快なコンテンツに遭遇する可能性があることを警告できます。

4. 次のステートメントの横にあるチェックボックスをオンにして、サンプルデータセットに個人を特定できる情報 () が含まれていないことを確認しますPII。これは、Ground Truth とMechanical Turk を使用するための要件です。入力データに が含まれている場合はPII、このチュートリアルのプライベートワークフォースを使用します。

   Amazon Mechanical Turk のワークフォースが世界中に所在する独立した請負業者で構成されており、機密情報、個人情報、または保護対象の医療情報をこのワークフォースと共有してはならないことを理解し、同意します。

境界ボックスツールを設定するには

1. [Task description] (タスクの説明) フィールドに、タスクの簡単な手順を入力します。例:

   Draw a box around any objects in the image.

   置換 objects イメージに表示されるオブジェクトの名前。

2. [ラベル] フィールドに、ワーカーが周囲に境界ボックスを描画する必要があるオブジェクトのカテゴリ名を入力します。例えば、ワーカーにフットボール選手の周囲にボックスを描画するよう求めている場合、このフィールドに「Football Player」と入力できます。

3. [Short instructions] (短い指示書) セクションでは、ワーカーがラベル付けしているイメージとともにイメージに表示される指示書を作成できます。正しく描画された境界ボックスの例と誤って描画されたボックスの例を含めることをお勧めします。独自の指示書を作成するには、以下の手順に従います。

   1. GOOD EXAMPLE とイメージプレースホルダーの間のテキストを選択します。以下のテキストに置き換えます。

      Draw the box around the object with a small border.

   2. 1 つ目のイメージプレースホルダーを選択して削除します。

   3. イメージボタンを選択し、ステップ 1 で作成したイメージの 1 HTTPSURLつを入力します。短い指示書セクションにイメージを直接埋め込むこともできますが、このセクションのクォータは 100 KB (テキストを含む) です。イメージとテキストが 100 KB を超える場合は、エラーが発生します。

   4. BAD EXAMPLE とイメージプレースホルダーの間のテキストを選択します。以下のテキストに置き換えます。

      Don't make the bounding box too large or cut into the object.

   5. 2 つ目のイメージプレースホルダーを選択して削除します。

   6. イメージボタンを選択し、ステップ 1 で作成した他のイメージHTTPSURLの を入力します。

4. [Preview] (プレビュー) を選択して、ワーカー UI をプレビューします。プレビューが新しいタブで開くため、ブラウザがポップアップをブロックしている場合は、手動でタブを開く必要があります。1 つまたは複数の注釈をプレビューに追加し、[Submit] (送信) を選択すると、注釈が作成した出力データのプレビューを確認できます。

5. 手順を設定して確認したら、[Create] (作成) をクリックして、ラベル付けジョブを作成します。