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경계 상자를 사용하여 이미지 객체 분류

기계 학습 모델을 훈련시키는 데 사용되는 이미지에는 둘 이상의 객체가 포함되어 있습니다. 이미지 내에서 하나 이상의 객체를 분류하고 현지화하려면 Amazon SageMaker Ground Truth 경계 상자 레이블 지정 작업 유형을 사용합니다. 이와 관련하여 현지화는 경계 상자의 픽셀 위치를 의미합니다. Amazon SageMaker 콘솔 또는 작업의 Ground Truth 섹션을 사용하여 경계 상자 레이블 CreateLabelingJob 지정 작업을 생성합니다.

경계 상자 레이블 지정 작업 생성(콘솔)

지침에 따라 SageMaker 콘솔에서 경계 상자 레이블 지정 작업을 생성하는 방법을 레이블 지정 작업 생성(콘솔) 알아볼 수 있습니다. 10단계에서 작업 범주 드롭다운 메뉴에서 이미지를 선택하고 작업 유형으로 경계 상자를 선택합니다.

Ground Truth에서는 작업에 레이블을 지정할 때 다음과 유사한 작업자 UI를 제공합니다. 콘솔을 사용하여 레이블 지정 작업을 생성할 때 작업자가 작업을 완료하는 데 도움이 되는 지침과 작업자가 선택할 수 있는 레이블을 50개까지 지정합니다.

경계 상자 레이블 지정 작업 생성(API)

경계 상자 레이블 지정 작업을 생성하려면 작업을 사용합니다 SageMaker APICreateLabelingJob. 이는 모든 에 대해 이 작업을 API 정의합니다 AWS SDKs. 이 작업에 SDKs 지원되는 언어별 목록을 보려면 의 또한 섹션을 참조하세요CreateLabelingJob.

레이블 지정 작업 생성(API)의 지침에 따라 요청을 구성하는 동안 다음을 수행합니다.

다음은 미국 동부AWS SDK(버지니아 북부) 리전에서 레이블 지정 작업을 생성하기 위한 Python(Boto3) 요청의 예입니다. 빨간색으로 된 모든 파라미터는 사양과 리소스로 대체해야 합니다.

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-bounding-box-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-BoundingBox',
        'TaskKeywords': [
            'Bounding Box',
        ],
        'TaskTitle': 'Bounding Box task',
        'TaskDescription': 'Draw bounding boxes around objects in an image',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-BoundingBox'
          }
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

경계 상자 레이블 지정 작업을 위한 템플릿 제공

를 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 경우 에 작업자 태스크 템플릿을 제공해야 API합니다UiTemplateS3Uri. 다음 템플릿을 복사하고 수정합니다. short-instructions, full-instructions 및 header만 수정합니다. 이 템플릿을 S3에 업로드하고 에서 이 파일의 S3URI를 제공합니다UiTemplateS3Uri.

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-bounding-box
    name="boundingBox"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    header="please draw box"
    labels="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
  >

    <full-instructions header="Bounding box instructions">
      <ol><li><strong>Inspect</strong> the image</li><li><strong>Determine</strong> 
      if the specified label is/are visible in the picture.</li>
      <li><strong>Outline</strong> each instance of the specified label in the image using the provided “Box” tool.</li></ol>
      <ul><li>Boxes should fit tight around each object</li>
      <li>Do not include parts of the object are overlapping or that cannot be seen, even though you think you can interpolate the whole shape.</li>
      <li>Avoid including shadows.</li>
      <li>If the target is off screen, draw the box up to the edge of the image.</li>    
    </full-instructions>
  
    <short-instructions>
      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
      <p>Enter description of a correct bounding box label and add images</p>
      <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3>
      <p>Enter description of an incorrect bounding box label and add images</p>
    </short-instructions>
  
  </crowd-bounding-box>
</crowd-form>

경계 상자 출력 데이터

경계 상자 레이블 지정 작업을 생성하면 콘솔의 작업 개요 섹션에서 API 또는 출력 데이터 세트 위치 필드를 사용할 때 S3OutputPath 파라미터에 지정된 Amazon S3 버킷에 출력 데이터가 위치합니다.

예를 들어, 성공적으로 완료된 단일 클래스 경계 상자 작업의 출력 매니페스트 파일에는 다음이 포함됩니다.

[
  {
    "boundingBox": {
      "boundingBoxes": [
        {
          "height": 2832,
          "label": "bird",
          "left": 681,
          "top": 599,
          "width": 1364
        }
      ],
      "inputImageProperties": {
        "height": 3726,
        "width": 2662
      }
    }
  }
]

이 boundingBoxes 파라미터는 (0,0) 픽셀 좌표로 간주되는 이미지의 왼쪽 위 모서리를 기준으로 “새”로 식별되는 객체 주위에 그려진 경계 상자의 위치를 식별합니다. 앞의 예에서 left 및 top은 이미지의 왼쪽 위 모서리를 기준으로 경계 상자의 왼쪽 위 모서리에 있는 픽셀 위치를 식별합니다. 경계 상자의 치수는 height 및 width로 식별됩니다. 이 inputImageProperties 파라미터는 원본 입력 이미지의 픽셀 크기를 제공합니다.

경계 상자 작업 유형을 사용하는 경우 단일 및 다중 클래스 경계 상자 레이블 지정 작업을 생성할 수 있습니다. 성공적으로 완료된 다중 클래스 경계 상자의 출력 매니페스트 파일에는 다음이 포함됩니다.

[
  {
    "boundingBox": {
      "boundingBoxes": [
        {
          "height": 938,
          "label": "squirrel",
          "left": 316,
          "top": 218,
          "width": 785
        },
        {
          "height": 825,
          "label": "rabbit",
          "left": 1930,
          "top": 2265,
          "width": 540
        },
        {
          "height": 1174,
          "label": "bird",
          "left": 748,
          "top": 2113,
          "width": 927
        },
        {
          "height": 893,
          "label": "bird",
          "left": 1333,
          "top": 847,
          "width": 736
        }
      ],
      "inputImageProperties": {
        "height": 3726,
        "width": 2662
      }
    }
  }
]

경계 상자 레이블 지정 작업의 결과인 출력 매니페스트 파일에 대한 자세한 내용은 경계 상자 작업 출력 단원을 참조하세요.

Ground Truth에서 생성된 출력 매니페스트 파일 및 Ground Truth에서 출력 데이터 저장에 사용하는 파일 구조에 대한 자세한 내용은 작업 출력 데이터 레이블 지정을 참고하세요.