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Ground Truth を使用した 3D 点群のラベル付け

3D 点群のラベル付けジョブを作成して、3D 点群内のオブジェクトに、光検出および範囲 (Li DAR) センサーや深度カメラなどの 3D センサーから生成されたラベルを付けるか、ドローンなどのエージェントによってキャプチャされたイメージをステッチすることで 3D 再構築から生成されたラベルをワーカーに付けます。

3D 点群

点群は、点からなる 3 次元 (3D) のビジュアルデータで構成されます。それぞれの点は、通常、x、y、z の 3 つの座標で示されます。点群に色や点の反射強度の違いを追加する場合は、反射強度の i や r (赤)、g (緑)、b (青) の 8 ビットのカラーチャネルの値などの追加の属性を使用して点を示すことができます。Ground Truth の 3D 点群のラベル付けジョブを作成する際は、点群データと必要に応じてセンサーフュージョンデータを指定できます。

次の図は、Ground Truth でレンダリングした単一の 3D 点群のシーンをセマンティックセグメンテーションのワーカー UI で表示したものを示しています。

LiDAR

光検出および測位 (Li DAR) センサーは、点群データの生成に使用される測定値を収集するために使用される一般的なタイプのセンサーです。LiDAR は、センサーからのオブジェクトの距離を測定するために、パルス状の光を使用するリモート検出方法です。「」で説明されている raw データ形式を使用して、Ground Truth 3D 3D点群ラベル付けジョブの LiDAR センサーから生成された 3D 点群データを提供できます使用できる 3D の raw データ形式。

センサーフュージョン

Ground Truth の 3D 点群のラベル付けジョブには、すべてのタスクタイプでビデオカメラによるセンサーフュージョンをサポートするセンサーフュージョン機能が含まれています。一部のセンサーには、画像をキャプチャして Li DARフレームに関連付ける複数の LiDAR デバイスとビデオカメラが付属しています。アノテーターがタスクを高い信頼性で視覚的に完了できるように、Ground Truth センサーフュージョン機能を使用して、3D 点群から 2D カメライメージに、またはその逆に 3D スキャナー (Li など) の外部マトリックスとカメラの外部マトリックスと組み込みマトリックスを使用して注釈 (ラベルDAR) を射影できます。詳細については、「センサーフュージョン」を参照してください。

3D 点群のラベル付け

Ground Truth には、ワーカーが 3D 点群のラベル付け または注釈に使用するユーザーインターフェイス (UI) とツールが用意されています。オブジェクトの検出またはセマンティックセグメンテーションのタスクタイプでは、ワーカーは単一の点群フレームに注釈を付けます。オブジェクトの追跡では、ワーカーはフレームのシーケンスに注釈を付けます。オブジェクトの追跡を使用すると、シーケンスのすべてのフレームにわたるオブジェクトの動きを追跡することができます。

次の画像は、ワーカーが Ground Truth のワーカーポータルとツールを使用して、オブジェクトの検出タスクで 3D 点群に注釈を付けているところを示しています。他のタスクタイプでの同様の画像の例については、「3D 点群のタスクタイプ」を参照してください。

点群の注釈のラベル付け支援ツール

Ground Truth には、ワーカーが点群の注釈タスクをより早く正確に完了できるように、ラベル付け支援ツールが用意されています。各タスクタイプのワーカー UI に含まれているラベル付け支援ツールの詳細については、タスクタイプを選択して、そのページの「ワーカータスクインターフェイスの表示」セクションを参照してください。

次のステップ

Ground Truth の 3D 点群のラベル付けジョブを使用すると、6 種類のタスクを作成できます。3D 点群のタスクタイプ のトピックでは、これらのタスクタイプの詳細と、任意のタスクタイプを使用してラベル付けジョブを作成する方法について説明します。

3D 点群のラベル付けジョブは、Ground Truth の他のラベル付けモダリティとは異なります。ラベル付けジョブを作成する前に、「3D 点群ラベル付けジョブの概要」を読むことをお勧めします。さらに、3D 点群と動画フレームのラベル付けジョブクォータ で入力データのクォータを確認します。

と AWS Python SDK (boto 3) を使用して SageMaker API 3D 点群のラベル付けジョブを作成する end-to-end デモについては、SageMaker 「サンプルノートブック」タブのcreate-3D-pointcloud-labeling-job.ipynb」を参照してください。