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ビデオフレームオブジェクト追跡を使用してビデオフレーム内のオブジェクトを追跡する

動画フレームオブジェクト追跡のタスクタイプを使用すると、境界ボックス、ポリライン、ポリゴン、または特徴点注釈ツールを使用して、ワーカーに一連の動画フレーム（動画から抽出された画像）内のオブジェクトの動きを追跡させることができます。選択したツールで、作成する動画フレームのタスクタイプを定義します。例えば、境界ボックス動画フレームオブジェクト追跡タスクタイプを使用して、車、自転車、歩行者などのオブジェクトの周囲にボックスを描画し、その動きを追跡するようにワーカーに指示できます。

カテゴリのリストを指定すると、ワーカーが動画フレームに追加する各注釈は、インスタンス ID を使用して、そのカテゴリのインスタンスとして特定されます。例えば、ラベルカテゴリ car を指定した場合、ワーカーが注釈を付ける最初の車はインスタンス ID car:1 になります。ワーカーが注釈を付ける 2 番目の車には、インスタンス ID car: 2 が指定されます。オブジェクトの動きを追跡するため、ワーカーはすべてのフレームのオブジェクトの周囲に、同じインスタンス ID と関連付けられた注釈を追加します。

Amazon SageMaker Ground Truth コンソール、 SageMaker API、および言語固有の を使用して、ビデオフレームオブジェクト追跡ラベル付けジョブを作成できます AWS SDKs。詳細については、「動画フレームオブジェクト検出のラベル付けジョブを作成する」を参照して、任意の方法を選択してください。ラベル付けジョブを作成する際に選択できる注釈ツールの詳細については、「タスクタイプ」を参照してください。

Ground Truth は、ラベル付けジョブタスクを完了するためのワーカー UI とツールを提供します (ワーカー UI をプレビューする)。

動画オブジェクト検出調整タスクタイプを使用して、動画オブジェクト検出ラベル付けジョブで作成された注釈の調整を行うジョブを作成できます。詳細については、「動画フレームオブジェクト検出の調整または検証ラベル付けジョブを作成する」を参照してください。

ワーカー UI をプレビューする

Ground Truth は、ワーカーに動画フレームオブジェクトの追跡注釈タスクを実行するためのウェブユーザーインターフェイス (UI) を提供します。コンソールでラベル付けジョブを作成するときに、ワーカー UI のプレビューと操作ができます。新規ユーザーの場合は、コンソールで小さな入力データセットを使用してラベル付けジョブを作成し、ワーカー UI をプレビューし、動画フレーム、ラベル、ラベルの属性が想定どおりに表示されることを確認することをお勧めします。

UI には、オブジェクト追跡タスクを完了するためにワーカーが使用できる次の補助ラベル付けツールがあります。

次の動画では、ワーカーが境界ボックスツールでワーカー UI を使用してオブジェクト追跡タスクを実行する方法を紹介しています。

動画フレームオブジェクト追跡のラベル付けジョブを作成する

SageMaker コンソールまたは CreateLabelingJobAPIオペレーションを使用して、ビデオフレームオブジェクト追跡ラベル付けジョブを作成できます。

このセクションは、「ビデオフレームのラベル付けジョブリファレンス」を確認済みであることと、使用する入力データと入力データセット接続のタイプを選択済みであることを前提としています。

ラベル付けジョブの作成 (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フレームオブジェクト追跡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) ドロップダウンリストから[Video - Object tracking] (動画 - オブジェクト追跡) を選択します。[Task selection] (タスク選択) でいずれかのカードを選択して、目的のタスクタイプを選択します。

ラベル付けジョブを作成する (API）

オペレーション を使用して、オブジェクト追跡ラベル SageMaker API付けジョブを作成します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。

「ラベル付けジョブを作成 (API)」では、CreateLabelingJob オペレーションの概要を説明しています。リクエストを設定する際には、それら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-ot-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://amzn-s3-demo-bucket/path/video-frame-sequence-input-manifest.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/prefix/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'HumanTaskUiArn: 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:394669845002:human-task-ui/VideoObjectTracking'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoObjectTracking',
        'TaskKeywords': [
            'Video Frame Object Tracking,
        ],
        'TaskTitle': 'Video frame object tracking task',
        'TaskDescription': Tracking the location of objects and people across video frames',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoObjectTracking'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

動画フレームオブジェクト追跡の調整または検証ラベル付けジョブを作成する

Ground Truth コンソールまたは CreateLabelingJob を使用して、調整および検証ラベル付けジョブを作成できますAPI。調整と検証のラベル付けジョブの詳細と作成方法については、「ラベルの検証と調整」を参照してください。

出力データ形式

動画フレームオブジェクト追跡のラベル付けジョブを作成すると、タスクはワーカーに送信されます。タスクを受け取ったワーカーがタスクを完了すると、ラベル付けジョブの作成時に指定した Amazon S3 の出力場所にラベルが書き込まれます。動画フレームオブジェクト追跡の出力データ形式については、「ビデオフレームオブジェクト追跡出力」を参照してください。Ground Truth を初めて使用する場合は、 出力データ形式の詳細について「ジョブ出力データのラベル付け」を参照してください。