Iniciar um trabalho de verificação ou ajuste de etiquetas (API) - Amazon SageMaker

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Iniciar um trabalho de verificação ou ajuste de etiquetas (API)

Inicie um trabalho de verificação ou ajuste de rótulo encadeando um trabalho concluído com êxito ou iniciando um trabalho a partir do zero usando a operação CreateLabelingJob. O procedimento é quase o mesmo que configurar um novo trabalho de rotulagem com o CreateLabelingJob, com algumas modificações. Use as seções a seguir para saber quais modificações são necessárias para encadear um trabalho de rotulagem e criar um trabalho de rotulagem de ajuste ou verificação.

Ao criar uma tarefa de etiquetagem de ajuste ou verificação usando o Ground TruthAPI, você deve usar uma tarefa de etiquetagem LabelAttributeName diferente da original. O trabalho de rotulagem original é a tarefa usada para criar os rótulos que você deseja ajustar ou verificar.

Importante

O arquivo de configuração da categoria de rótulo que você identifica para um trabalho de ajuste ou verificação no LabelCategoryConfigS3Uri do CreateLabelingJob deve conter os mesmos rótulos usados na tarefa de rotulagem original. Você pode adicionar novos rótulos. Para trabalhos de nuvem de pontos 3D e quadros de vídeo, você pode adicionar uma nova categoria de rótulo e atributos de quadro ao arquivo de configuração da categoria de rótulo.

Caixa delimitadora e segmentação de semântica

Para criar uma caixa delimitadora ou um trabalho de verificação ou ajuste de rótulo de segmentação semântica, use as diretrizes a seguir para especificar API atributos para a operação. CreateLabelingJob

  • Use o parâmetro LabelAttributeName para especificar o nome do rótulo de saída que você deseja usar para rótulos verificados ou ajustados. Você deve usar um LabelAttributeName diferente daquele usado para o trabalho de rotulagem original.

  • Se você estiver encadeando o trabalho, os rótulos do trabalho anterior a serem ajustados ou verificados serão especificados no modelo de IU personalizado. Para saber como criar um modelo personalizado, consulte Criar modelos personalizados de tarefas para operadores.

    Identifique a localização do modelo de interface do usuário no UiTemplateS3Uriparâmetro. SageMaker fornece widgets que você pode usar em seu modelo personalizado para exibir rótulos antigos. Use o atributo initial-value em um dos elementos crowd a seguir para extrair os rótulos que precisam de verificação ou ajuste e incluí-los no modelo da tarefa:

    • crowd-semantic-segmentation—Use este elemento crowd no modelo personalizado de tarefa da IU para especificar os rótulos de segmentação de semântica que precisam ser verificados ou ajustados.

    • crowd-bounding-box—Use este elemento crowd no modelo personalizado de tarefa da IU para especificar os rótulos da caixa delimitadora que precisam ser verificados ou ajustados.

  • O parâmetro LabelCategoryConfigS3Uri deve conter as mesmas categorias de rótulo que o trabalho de rotulagem anterior.

  • Use a caixa delimitadora ou o ajuste de segmentação semântica ou lambda de verificação para e: ARNs PreHumanTaskLambdaArnAnnotationConsolidationLambdaArn

    • Para a caixa delimitadora, a função lambda do trabalho de rotulagem de ajuste ARNs termina com AdjustmentBoundingBox e a função lambda de verificação termina com. ARNs VerificationBoundingBox

    • Para segmentação semântica, a função lambda do trabalho de rotulagem de ajuste ARNs termina com AdjustmentSemanticSegmentation e a função lambda de verificação termina com. ARNs VerificationSemanticSegmentation

Nuvem de pontos 3D e quadro de vídeo

  • Use o parâmetro LabelAttributeName para especificar o nome do rótulo de saída que você deseja usar para rótulos verificados ou ajustados. Você deve usar um LabelAttributeName diferente daquele usado para o trabalho de rotulagem original.

  • Você deve usar a interface de usuário da tarefa humana Amazon Resource Name (ARN) (HumanTaskUiArn) usada para o trabalho de etiquetagem original. Para ver se há suporteARNs, consulte HumanTaskUiArn.

  • No arquivo de configuração da categoria de rótulo, você deve especificar o nome de atributo do rótulo (LabelAttributeName) da tarefa de rotulagem anterior que você usa para criar a tarefa de rotulagem de ajuste ou verificação no parâmetro auditLabelAttributeName.

  • Você especifica se o trabalho de rotulagem é um trabalho de rotulagem de verificação ou ajuste usando o parâmetro editsAllowed no arquivo de configuração da categoria de rótulo identificado pelo parâmetro LabelCategoryConfigS3Uri.

    • Para trabalhos de rotulagem de verificação, você deve usar o parâmetro editsAllowed para especificar que todos os rótulos não podem ser modificados. O editsAllowed deve ser definido como "none" em cada entrada em labels. Você também pode especificar se os atributos das categorias de rótulos e os atributos do quadro podem ou não ser ajustados pelos operadores.

    • Para tarefas de rotulagem de ajuste, você também pode usar o parâmetro editsAllowed para especificar rótulos, atributos de categoria de rótulo e atributos de quadro que podem ou não ser modificados pelos operadores. Se você não usar esse parâmetro, todos os rótulos, atributos de categoria de rótulo e atributos de quadro serão ajustáveis.

    Para saber mais sobre o parâmetro editsAllowed e configurar o arquivo de configuração de categoria de rótulo, consulte Esquema do arquivo de configuração da categoria de rótulo.

  • Use a nuvem de pontos 3D ou lambda de ajuste de quadro de vídeo ARNs para PreHumanTaskLambdaArne AnnotationConsolidationLambdaArnpara trabalhos de etiquetagem de ajuste e verificação:

    • Para nuvens de pontos 3D, a função lambda do trabalho de rotulagem de ajuste e verificação ARNs termina comAdjustment3DPointCloudSemanticSegmentation,Adjustment3DPointCloudObjectTracking, e Adjustment3DPointCloudObjectDetection para segmentação semântica de nuvem de pontos 3D, detecção de objetos e rastreamento de objetos, respectivamente.

    • Para quadros de vídeo, a função lambda do trabalho de rotulagem de ajuste e verificação ARNs termina com AdjustmentVideoObjectDetection e AdjustmentVideoObjectTracking para detecção de objetos de quadro de vídeo e rastreamento de objetos, respectivamente.

O Ground Truth armazena os dados de saída de um trabalho de verificação ou de um ajuste de rótulo no bucket do S3 especificado no parâmetro S3OutputPath da operação CreateLabelingJob. Para obter mais informações sobre os dados de saída de um trabalho de verificação ou de ajuste de rotulagem, consulte Dados da verificação e do ajuste do rótulo no manifesto de saída.