3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업 개요

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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이 주제에서는 Ground Truth 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업의 고유한 기능을 간략하게 설명합니다. 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 사용하면 작업자가 3D 센서에서 생성된 3D 포인트 클라우드의 객체(예: LiDAR 및 심도 카메라)나 에이전트에서 캡처된 이미지를 스티칭하여 3D 재구성에서 생성된 3D 포인트 클라우드의 객체(예: 드론)에 레이블을 지정하도록 할 수 있습니다.

작업 사전 처리 시간

3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성할 때 입력 매니페스트 파일을 제공해야 합니다. 입력 매니페스트 파일은 다음과 같습니다.

두 유형의 매니페스트 파일에서 작업 사전 처리 시간(즉, Ground Truth가 작업자에 대한 작업 전송을 시작하기 전까지의 시간)은 입력 매니페스트 파일로 제공되는 포인트 클라우드 프레임의 총 개수와 크기에 따라 달라집니다. 프레임 입력 매니페스트 파일의 경우, 매니페스트 파일의 라인 수입니다. 시퀀스 매니페스트 파일의 경우, 각 시퀀스의 프레임 수에 매니페스트 파일의 총 시퀀스 또는 라인 수를 곱한 값입니다.

또한 포인트 클라우드당 포인트 수와 융합된 센서 데이터 객체(예: 이미지)의 수는 작업 전처리 시간에 반영됩니다. Ground Truth는 평균적으로 약 5분 내에 포인트 클라우드 프레임 200개를 사전 처리할 수 있습니다. 포인트 클라우드 프레임 수가 많은 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성하는 경우에는 작업 사전 처리 시간이 길어질 수 있습니다. 예를 들어 포인트 클라우드 시퀀스가 4개인 시퀀스 입력 매니페스트 파일을 생성하고 각 시퀀스에 포인트 클라우드 200개가 포함된 경우, Ground Truth가 포인트 클라우드 800개를 사전 처리하므로, 작업 사전 처리 시간이 20분 정도 걸릴 수 있습니다. 이 시간 동안 레이블 지정 작업 상태는 InProgress입니다.

3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업이 사전 처리되는 동안 작업 상태를 알리는 CloudWatch 메시지가 표시됩니다. 이러한 메시지를 식별하려면 레이블 지정 작업 로그에서 3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS를 검색합니다.

프레임 입력 매니페스트 파일의 경우, CloudWatch 로그에 다음과 유사한 메시지가 표시됩니다.

{
    "labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
    "event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
    "event-log-message": "datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS"
}

이벤트 로그 메시지 datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS는 입력 매니페스트에서 처리된 프레임 수를 식별합니다. 프레임이 처리될 때마다 새 메시지가 나타납니다. 예를 들어, 단일 프레임이 처리되면 datasetObjectId from: 1 to 10, status: IN_PROGRESS를 알리는 또 다른 메시지가 표시됩니다.

시퀀스 입력 매니페스트 파일의 경우, CloudWatch 로그에 다음과 유사한 메시지가 표시됩니다.

{
    "labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
    "event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
    "event-log-message": "datasetObjectId: 0, status: IN_PROGRESS"
}

이벤트 로그 메시지 datasetObjectId from: 0, status: IN_PROGRESS는 입력 매니페스트에서 처리된 시퀀스 수를 식별합니다. 시퀀스가 처리될 때마다 새 메시지가 표시됩니다. 예를 들어 단일 시퀀스가 처리되면 다음 시퀀스의 처리를 시작한다는 메시지가 datasetObjectId from: 1, status: IN_PROGRESS에 나타납니다.

작업 완료 시간

3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 작업자가 완료하는 데 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 레이블 지정 작업을 생성할 때 작업자가 각 태스크에 대해 작업을 수행할 수 있는 총 시간을 설정할 수 있습니다. 작업자가 태스크에 할애하도록 설정할 수 있는 최대 시간은 7일입니다. 기본 값은 3일입니다.

작업자가 12시간 이내에 완료할 수 있는 태스크를 생성하는 것이 좋습니다. 작업자는 태스크에서 작업을 수행하는 동안 작업자 UI를 열어 두어야 합니다. 작업자는 이동 중에 작업을 저장할 수 있으며, 15분마다 Ground Truth에 작업이 저장됩니다.

SageMaker AI CreateLabelingJob API 작업을 사용하는 경우의 TaskTimeLimitInSeconds 파라미터에서 작업자가 작업을 사용할 수 있는 총 시간을 설정합니다HumanTaskConfig.

콘솔에서 레이블 지정 작업을 생성하는 경우에는 인력 유형과 작업 팀을 선택할 때 이 시간 제한을 지정할 수 있습니다.

인력

3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성할 때 포인트 클라우드 주석 태스크를 완료할 작업 팀을 지정해야 합니다. 자체 작업자의 개인 인력 또는 AWS Marketplace에서 선택한 공급업체 인력 중에서 작업 팀을 선택할 수 있습니다. 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업에 Amazon Mechanical Turk 작업 인력을 활용할 수 없습니다.

공급업체 인력에 대한 자세한 내용은 공급업체 작업 인력 구독 섹션을 참조하세요.

개인 인력을 생성 및 관리하는 방법에 대한 자세한 내용은 프라이빗 작업 인력 섹션을 참조하세요.

작업자 사용자 인터페이스(UI)

Ground Truth는 작업자가 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 완료할 수 있도록 작업자 사용자 인터페이스(UI), 도구 및 보조 레이블 지정 기능을 제공합니다.

콘솔에서 레이블 지정 작업을 생성할 때 작업자 UI를 미리 볼 수 있습니다.

API 연산 CreateLabelingJob을(를) 사용하여 레이블 지정 작업을 생성할 때는 Ground Truth에서 제공하는 ARN을 HumanTaskUiArn 파라미터에 제공하여 해당 작업 유형의 작업자 UI를 지정해야 합니다. 를 SageMaker AI RenderUiTemplate API 작업과 HumanTaskUiArn 함께 사용하여 작업자 UI를 미리 볼 수 있습니다.

작업자 지침, 레이블 및 작업자 UI에 표시되는 레이블 범주 속성(선택 사항)을 제공합니다.

레이블 범주 속성

3D 포인트 클라우드 객체 추적 또는 객체 감지 레이블 지정 작업을 생성할 경우 하나 이상의 레이블 범주 속성을 추가할 수 있습니다. 모든 3D 포인트 클라우드 작업 유형에 프레임 속성을 추가할 수 있습니다.

또한 작업자가 3D 포인트 클라우드 레이블 검증 작업에서 레이블을 확인하도록 레이블 속성 및 프레임 속성을 사용할 수도 있습니다.

다음 섹션을 통해 이들 속성에 대해 자세히 알아보세요. 레이블 범주 속성 및 프레임 속성을 레이블 지정 작업에 추가하는 방법을 알아보려면, 선택한 작업 유형 페이지의 레이블 지정 작업 생성 섹션을 사용하세요.

레이블 범주 속성

레이블에 레이블 범주 속성을 추가하면 작업자가 자신이 작성한 주석에 대해 자세한 정보를 제공할 수 있게 됩니다. 하나의 레이블 범주 속성은 각각의 레이블 또는 모든 레이블에 추가됩니다. 레이블 범주 속성이 모든 레이블에 적용되는 경우 이 속성을 전역 레이블 범주 속성이라고 합니다.

예를 들어 레이블 범주인 차량을 추가하려는 경우, 레이블이 지정된 차량에 대한 추가 데이터(차량이 가려졌는지 여부 또는 차량 크기)를 캡처해야 할 수도 있습니다. 레이블 범주 속성을 사용하여 이 메타데이터를 캡처할 수 있습니다. 이 예제에서 차량 레이블 범주에 가려짐 속성을 추가한 경우 가려짐 속성에 부분, 전체, 없음을 할당하고, 작업자가 이들 옵션 중 하나를 선택하게 할 수 있습니다.

레이블 검증 작업을 생성할 경우, 작업자가 검증해야 하는 각 레이블에 레이블 범주 속성을 추가해야 합니다.

프레임 속성

프레임 속성을 추가하면 작업자가 각각의 포인트 클라우드 프레임에 대한 추가 정보를 제공할 수 있게 됩니다. 프레임 속성은 최대 10개까지 지정할 수 있으며, 이들 속성은 모든 프레임에 표시됩니다.

그 예로 프레임 속성 하나를 추가하면 작업자가 숫자 하나를 입력할 수 있게 됩니다. 작업자가 특정 프레임에 표시되는 객체의 수를 식별하도록 이 속성을 사용할 수 있습니다.

다른 예제에서는 작업자가 질문에 대해 자유 형식으로 답변할 수 있도록 자유 형식 텍스트 상자를 제공해야 합니다.

레이블 검증 작업을 생성할 경우, 하나 이상의 프레임 속성을 추가하여 작업자에게 한 포인트 클라우드 프레임의 모든 레이블에 대한 피드백을 제공하도록 요청할 수 있습니다.

작업자 지침

작업자가 포인트 클라우드 레이블 지정 태스크를 완료하는 데 도움이 되도록 작업자 지침을 제공할 수 있습니다. 이러한 지침을 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

레이블 지정 작업을 생성하는 동안 SageMaker AI 콘솔을 사용하여 작업자 지침을 추가할 수 있습니다. API 연산 작업 CreateLabelingJob을 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 경우, 레이블 범주 구성 파일에서 작업자 지침을 지정합니다.

Ground Truth는 지침 외에도 작업자가 작업자 포털을 탐색하고 사용하는 데 도움이 되는 링크를 제공합니다. 작업자 지침에서 태스크 유형을 선택하여 이러한 지침을 확인합니다 .

작업 거부

작업자는 작업을 거부할 수 있습니다.

작업자는 지침이 명확하지 않거나, 입력 데이터가 제대로 표시되지 않거나, 작업과 관련하여 기타 일체의 문제가 발생할 경우 작업을 거부합니다. 데이터세트 객체당 작업자 수(NumberOfHumanWorkersPerDataObject)가 작업을 거부할 경우, 데이터 객체는 만료된 것으로 표시되며 추가 작업자에게 전송되지 않습니다.