Semantische 3D-Punktwolkensegmentierung - Amazon SageMaker
Anzeigen der Aufgabenoberfläche für AuftragnehmerErstellen eines Kennzeichnungsauftrags der semantischen 3D-PunktwolkensegmentierungErstellen eines 3D-Punktwolkenauftrags zur semantischen Segmentierung oder Anpassung oder Überprüfung der BeschriftungFormat der Ausgabedaten

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Semantische 3D-Punktwolkensegmentierung

Die semantische Segmentierung beinhaltet die Klassifizierung einzelner Punkte einer 3D-Punktwolke in vordefinierte Kategorien. Verwenden Sie diesen Aufgabentyp, wenn Auftragnehmer eine semantische Segmentierungsmaske auf Punktebene für 3D-Punktwolken erstellen sollen. Wenn Sie beispielsweise die Klassen car, pedestrian und bike angeben, wählen Auftragnehmer jeweils eine Klasse aus und färben alle Punkte, auf die diese Klasse zutrifft, mit derselben Farbe in der Punktwolke.

Für diesen Aufgabentyp ist das Datenobjekt, das Auftragnehmer beschriften, eine Sequenz von Punktwolkenframes. Ground Truth generiert anhand der von Ihnen bereitgestellten Punktwolkendaten eine 3D-Punktwolkenvisualisierung. Sie können auch Kameradaten bereitstellen, um Auftragnehmern mehr visuelle Informationen über Szenen im Frame zur Verfügung zu stellen und ihnen dabei zu helfen, Objekte zu malen. Wenn ein Auftragnehmer ein Objekt entweder im 2D-Bild oder in der 3D-Punktwolke malt, wird die Farbe in der anderen Ansicht angezeigt.

Sie können Anmerkungen anpassen, die in einem Kennzeichnungsauftrag der 3D-Punktwolken-Objekterkennung erstellt wurden, indem Sie den Anpassungsaufgabentyp „Semantische 3D-Punktwolkensegmentierung“ verwenden.

Wenn Sie ein neuer Benutzer der Ground Truth-3D-Punktwolken-Beschriftungsmodalität sind, empfehlen wir Ihnen, sich Übersicht über 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsaufträge anzusehen. Diese Beschriftungsmodalität unterscheidet sich von anderen Ground Truth-Aufgabentypen. Dieses Thema bietet einen Überblick über wichtige Details, die Sie beim Erstellen eines 3D-Punktwolken-Beschriftungsauftrags beachten sollten.

Anzeigen der Aufgabenoberfläche für Auftragnehmer

Ground Truth stellt Auftragnehmern ein Webportal und Tools zur Verfügung, mit denen sie Ihre Anmerkungsaufgaben der semantischen 3D-Punktwolkensegmentierung erledigen können. Wenn Sie den Beschriftungsauftrag erstellen, geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) für eine vorgefertigte Ground Truth-Benutzeroberfläche im HumanTaskUiArn Parameter an. Wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag mit diesem Aufgabentyp in der Konsole erstellen, wird diese Benutzeroberfläche automatisch verwendet. Sie können eine Vorschau anzeigen und mit der Benutzeroberfläche für Auftragnehmer interagieren, wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag in der Konsole erstellen. Wenn Sie ein neuer Benutzer sind, wird empfohlen, einen Kennzeichnungsauftrag über die Konsole zu erstellen, um sicherzustellen, dass Ihre Beschriftungsattribute, Punktwolkenframes und ggf. Bilder erwartungsgemäß angezeigt werden.

Im Folgenden finden Sie ein GIF der Aufgabenoberfläche für Auftragnehmer der semantischen 3D-Punktwolkensegmentierung. Wenn Sie Kameradaten für die Sensorfusion bereitstellen, werden Bilder mit Szenen im Punktwolken-Frame abgeglichen. Auftragnehmer können Objekte entweder in der 3D-Punktwolke oder im 2D-Bild malen und die Farbe wird an der entsprechenden Position im anderen Medium angezeigt. Diese Bilder werden im Auftragnehmerportal angezeigt, wie im folgenden GIF gezeigt.

Auftragnehmer können mithilfe der Tastatur und der Maus in der 3D-Szene navigieren. Sie haben die Möglichkeit:

  • Auf bestimmte Objekte in der Punktwolke zu doppelklicken, um sie zu vergrößern.

  • Einen Maus-Scroller oder ein Trackpad zu verwenden, um die Punktwolke zu vergrößern und zu verkleinern.

  • Die Pfeiltasten auf der Tastatur und die Tasten Q, E, A und D zu verwenden, um nach oben, unten, links, rechts zu bewegen. Verwenden Sie die Tastaturtasten W und S zum Vergrößern und Verkleinern.

Das folgende Video zeigt Bewegungen um die 3D-Punktwolke. Auftragnehmer können alle Seitenansichten und Menüs ausblenden und neu erweitern. In diesem GIF wurden die Seitenansichten und Menüs ausgeblendet.

Das folgende GIF veranschaulicht, wie ein Auftragnehmer mehrere Objekte schnell beschriften, bemalte Objekte mithilfe der Option „Farbe entfernen“ verfeinern und dann nur Punkte anzeigen kann, die gemalt wurden.

Weitere Ansichtsoptionen und Funktionen sind verfügbar. Auf der Anweisungsseite für Auftragnehmer finden Sie eine umfassende Übersicht über die UI für Auftragnehmer.

Werkzeuge für Auftragnehmer

Auftragnehmer können durch die 3D-Punktwolke navigieren, indem sie Vergrößern und Verkleinern und sich mit der Maus und den Tastenkombinationen in alle Richtungen in der Wolke bewegen. Wenn Sie einen semantischen Segmentierungsauftrag erstellen, stehen Auftragnehmern die folgenden Werkzeuge zur Verfügung:

  • Ein Pinsel, um Objekte zu malen und die Farbe zu entfernen. Auftragnehmer malen Objekte, indem sie eine Beschriftungskategorie auswählen und dann in der 3D-Punktwolke malen. Auftragnehmer entfernen die Farbe von Objekten, indem Sie im Menü der Beschriftungskategorie die Option „Farbe entfernen“ auswählen und den Pinsel zum Entfernen der Farbe verwenden.

  • Ein Polygonwerkzeug, mit dem Auftragnehmer einen Bereich in der Punktwolke auswählen und malen können.

  • Ein Hintergrund-Malwerkzeug, mit dem Auftragnehmer hinter Objekten malen können, die sie bereits mit Anmerkungen versehen haben, ohne die ursprünglichen Anmerkungen zu ändern. Zum Beispiel können Auftragnehmer dieses Werkzeug verwenden, um die Straße zu malen, nachdem alle Autos auf der Straße gemalt wurden.

  • Ansichtsoptionen mit denen Auftragnehmer Beschriftungstext, ein Bodengitter und zusätzliche Punktattribute wie Farbe oder Intensität leicht ausblenden oder anzeigen können. Auftragnehmer können auch zwischen perspektivischen und orthogonalen Projektionen wählen.

Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags der semantischen 3D-Punktwolkensegmentierung

Sie können einen 3D-Punktwolkenbeschriftungsauftrag mithilfe der SageMaker Konsole oder der API-Operation erstellenCreateLabelingJob. Um einen Kennzeichnungsauftrag für diesen Aufgabentyp zu erstellen, benötigen Sie Folgendes:

Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie die IAM-Berechtigungen zur Verwendung von Ground Truth zuweisen angesehen und erfüllt haben.

In einem der folgenden Abschnitte erfahren Sie, wie Sie einen Kennzeichnungsauftrag mithilfe der Konsole oder einer API erstellen.

Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (Konsole)

Sie können den Anweisungen folgenErstellen eines Kennzeichnungsauftrags (Konsole), um zu erfahren, wie Sie einen semantischen 3D-Punktwolkensegmentierungsbeschriftungsauftrag in der SageMaker Konsole erstellen. Beachten Sie beim Erstellen Ihres Kennzeichnungsauftrags Folgendes:

  • Bei Ihrer Eingabemanifestdatei muss es sich um eine Einzelframe-Manifestdatei handeln. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Punktwolkenframe-Eingabemanifestdatei.

  • Die automatisierte Datenkennzeichnung und Anmerkungskonsolidierung wird für 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsaufgaben nicht unterstützt.

  • Kennzeichnungsaufträge der semantischen 3D-Punktwolkensegmentierung können mehrere Stunden in Anspruch nehmen. Sie können ein längeres Zeitlimit für diese Kennzeichnungsaufträge festlegen, wenn Sie Ihr Arbeitsteam auswählen (bis zu 7 Tage oder 604800 Sekunden).

Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API)

In diesem Abschnitt werden Details behandelt, die Sie wissen müssen, wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag mit der API SageMaker -Operation erstellenCreateLabelingJob. Diese API definiert diese Operation für alle AWS SDKs. Eine Liste der sprachspezifischen SDKs, die für diese Operation unterstützt werden, finden Sie im Abschnitt Siehe auch von CreateLabelingJob.

Die Seite Erstellen eines Kennzeichnungsauftrags (API) bietet einen Überblick über die CreateLabelingJob-Operation. Befolgen Sie diese Anweisungen, und führen Sie die folgenden Schritte aus, während Sie Ihre Anforderung konfigurieren:

  • Sie müssen einen ARN für HumanTaskUiArn eingeben. Verwenden Sie arn:aws:sagemaker:<region>:394669845002:human-task-ui/PointCloudSemanticSegmentation. Ersetzen Sie <region> durch die AWS -Region, in der Sie den Kennzeichnungsauftrag erstellen.

    Für den Parameter UiTemplateS3Uri sollte kein Eintrag vorhanden sein.

  • Ihr LabelAttributeName muss mit -ref enden. Beispiel: ss-labels-ref

  • Bei Ihrer Eingabemanifestdatei muss es sich um eine Einzelframe-Manifestdatei handeln. Weitere Informationen finden Sie unter Erstellen einer Punktwolkenframe-Eingabemanifestdatei.

  • Sie geben Ihre Beschriftungen und Anweisungen für Auftragnehmer in einer Konfigurationsdatei der Beschriftungskategorie an. Informationen zum Erstellen dieser Datei finden Sie unter Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei für Beschriftungskategorien mit Beschriftungskategorie- und Rahmenattributen.

  • Sie müssen vordefinierte ARNs für die Lambda-Funktionen zur Vornotierung und Nachnotierung (ACS) bereitstellen. Diese ARNs sind spezifisch für die AWS Region, mit der Sie Ihren Kennzeichnungsauftrag erstellen.

    • Informationen zum Lambda-ARN zur Vorkommentierung finden Sie unter PreHumanTaskLambdaArn. Verwenden Sie die Region, in der Sie Ihren Kennzeichnungsauftrag erstellen, um den richtigen ARN zu finden. Wenn Sie beispielsweise Ihren Kennzeichnungsauftrag in us-east-1 erstellen, wird der ARN arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation sein.

    • Informationen zum Lambda-ARN zur Nachkommentierung finden Sie unter AnnotationConsolidationLambdaArn. Verwenden Sie die Region, in der Sie Ihren Kennzeichnungsauftrag erstellen, um den richtigen ARN zu finden. Wenn Sie beispielsweise Ihren Kennzeichnungsauftrag in us-east-1 erstellen, wird der ARN arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation sein.

  • Die Anzahl der in NumberOfHumanWorkersPerDataObject angegebenen Auftragnehmer sollte 1 sein.

  • Die automatisierte Datenkennzeichnung wird für 3D-Punktwolken-Kennzeichnungsaufträge nicht unterstützt. Sie sollten keine Werte für Parameter in LabelingJobAlgorithmsConfig angeben.

  • Kennzeichnungsaufträge der semantischen 3D-Punktwolkensegmentierung können mehrere Stunden in Anspruch nehmen. Sie können ein längeres Zeitlimit für diese Kennzeichnungsaufträge in TaskTimeLimitInSeconds festlegen (bis zu 7 Tage oder 604800 Sekunden).

Erstellen eines 3D-Punktwolkenauftrags zur semantischen Segmentierung oder Anpassung oder Überprüfung der Beschriftung

Sie können Beschriftungsverifizierungs- und Anpassungsaufträge über die Ground Truth-Konsole oder die API CreateLabelingJob starten. Weitere Informationen zu Beschriftungsaufträgen zur Anpassung und Überprüfung sowie zu deren Erstellung finden Sie unter Verifizieren und Anpassen von Kennzeichnungen.

Format der Ausgabedaten

Wenn Sie einen Kennzeichnungsauftrag der semantischen 3D-Punktwolkensegmentierung erstellen, werden Aufgaben an Auftragnehmer gesendet. Wenn diese Auftragnehmer ihre Aufgaben ausführen, werden ihre Anmerkungen in den Amazon S3-Bucket geschrieben, den Sie beim Erstellen des Beschriftungsauftrags angegeben haben. Das Ausgabedatenformat bestimmt, was in Ihrem Amazon S3-Bucket angezeigt wird, wenn Ihr Kennzeichnungsauftragsstatus (LabelingJobStatus) lautetCompleted.

Wenn Sie ein neuer Benutzer von Ground Truth sind, erfahren Sie unter Ausgabedaten mehr über das Ausgabedatenformat von Ground Truth. Weitere Informationen zum Ausgabedatenformat der 3D-Punktwolken-Objekterkennung finden Sie unter Ausgabe der semantischen 3D-Punktwolkensegmentierung.