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動画の分類

ユーザーが指定した事前定義されたラベルを使用して動画を分類する必要がある場合は、Amazon SageMaker Ground Truth ビデオ分類ラベル付けタスクを使用します。ワーカーに動画が表示され、動画ごとに 1 つのラベルを選択するように求められます。Amazon SageMaker コンソールの Ground Truth セクションまたは CreateLabelingJobオペレーションを使用して、ビデオ分類ラベル付けジョブを作成します。

動画ファイルは、データにラベルを付ける作業チームが使用するブラウザでサポートされている形式でエンコードする必要があります。ワーカー UI プレビューを使用して、入力マニフェストファイル内のすべての動画ファイル形式が正しく表示されることを確認することをお勧めします。ワーカー向け指示書を使用して、サポートされているブラウザをワーカーに指示できます。サポートされているファイル形式については、「サポートされているデータ形式」を参照してください。

動画分類ラベル付けジョブを作成する (コンソール)

の手順に従ってラベル付けジョブの作成 (コンソール)、 SageMaker コンソールでビデオ分類ラベル付けジョブを作成する方法を確認できます。ステップ 10 で、[Task category] (タスクカテゴリ) ドロップダウンメニューから [Video] (動画) を選択し、[Video Classification ] (動画分類) タスクタイプを指定します。

Ground Truth には、ラベル付けタスク用の次のようなワーカー UI が用意されています。コンソールでラベル付けジョブを作成するときは、ワーカーがジョブを実行できる手順と、ワーカーが選択できるラベルを指定します。

ビデオ分類ラベル付けジョブを作成する (API）

このセクションでは、 SageMaker APIオペレーション を使用してラベル付けジョブを作成するときに知っておくべき詳細について説明しますCreateLabelingJob。これにより、すべての に対してこのオペレーションAPIが定義されます AWS SDKs。このオペレーションでSDKsサポートされている言語固有のリストを確認するには、「」の「」セクションを参照してくださいCreateLabelingJob。

リクエストを設定する際には、「ラベル付けジョブを作成 (API)」の指示に従ったうえで、以下のことを実行してください。

以下は、米国東部 AWS SDK (バージニア北部) リージョンでラベル付けジョブを作成する Python (Boto3) リクエストの例です。

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-video-classification-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoClassification',
        'TaskKeywords': [
            'Video Classification',
        ],
        'TaskTitle': 'Video classification task',
        'TaskDescription': 'Select a label to classify this video',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoClassification'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

動画分類用のテンプレートを指定する

を使用してラベル付けジョブを作成する場合はAPI、 でワーカータスクテンプレートを指定する必要がありますUiTemplateS3Uri。次のテンプレートをコピーし、short-instructions、full-instructions、header を修正して変更します。このテンプレートを Amazon S3 にアップロードし、Amazon S3 URIを のこのファイルに提供しますUiTemplateS3Uri。

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>

              <crowd-form>
                  <crowd-classifier
                    name="crowd-classifier"
                    categories="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
                    header="Please classify video"
                  >
                    <classification-target>
                       <video width="100%" controls/>
                        <source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/mp4"/>
                        <source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/webm"/>
                        <source src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" type="video/ogg"/>
                      Your browser does not support the video tag.
                      </video>
                    </classification-target>
                    <full-instructions header="Video classification instructions">
                      <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the video.</li>
                        <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
                        <li><strong>Choose</strong> the appropriate label that best suits the video.</li></ol>
                    </full-instructions>
                    <short-instructions>
                      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
                        <p>Enter description to explain the correct label to the workers</p>
                        <p><img src="https://d7evko5405gb7.cloudfront.net/fe4fed9b-660c-4477-9294-2c66a15d6bbe/src/images/quick-instructions-example-placeholder.png" style="max-width:100%"></p>
                        <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3>
                        <p>Enter description of an incorrect label</p>
                        <p><img src="https://d7evko5405gb7.cloudfront.net/fe4fed9b-660c-4477-9294-2c66a15d6bbe/src/images/quick-instructions-example-placeholder.png" style="max-width:100%"></p>
                    </short-instructions>
                  </crowd-classifier>
              </crowd-form>

動画分類出力データ

ビデオ分類ラベル付けジョブを作成すると、 コンソールのジョブ概要セクションの APIまたは 出力データセットの場所フィールドを使用するときに、 S3OutputPathパラメータで指定された Amazon S3 バケットに出力データが配置されます。

Ground Truth によって生成される出力マニフェストファイルと、Ground Truth が出力データを保存するために使用するファイル構造の詳細については、「ジョブ出力データのラベル付け」を参照してください。

動画分類ラベル付けジョブの出力マニフェストファイルの例については、「分類ジョブの出力」を参照してください。