crowd-semantic-segmentation

Widget permettant de segmenter une image et d'attribuer une étiquette à chaque segment de l'image.

Consultez un exemple interactif d'un modèle HTML qui utilise cet élément HTML Crowd dans CodePen.

Voici un exemple de modèle Liquid qui utilise l'élément <crowd-semantic-segmentation>. Copiez le code suivant et enregistrez-le dans un fichier avec l'extension .html. Ouvrez le fichier dans n'importe quel navigateur pour prévisualiser et interagir avec ce modèle.

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>

<crowd-form>
  <crowd-semantic-segmentation
    name="annotatedResult"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    header="Please label each of the requested objects in this image"
    labels="['Cat', 'Dog', 'Bird']"
  >
    <full-instructions header="Segmentation Instructions">
      <ol>
          <li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the image.</li>
          <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
          <li><strong>Choose</strong> the appropriate label that best suits the image.</li>
      </ol>
    </full-instructions>

    <short-instructions>
      <p>Use the tools to label the requested items in the image</p>
    </short-instructions>
  </crowd-semantic-segmentation>
</crowd-form>

Attributs

Les attributs suivants sont pris en charge par cet élément.

header

Texte à afficher au-dessus de l'image. Il s'agit généralement d'une question ou d'une instruction simple pour l'employé.

initial-value

Objet JSON contenant les mappages de couleurs d'une tâche de segmentation sémantique précédente et un lien vers la sortie de l'image de superposition par la tâche précédente. Incluez ceci lorsque vous souhaitez qu'un travail humain vérifie les résultats d'une tâche d'étiquetage antérieure et l'adapte si nécessaire.

L'attribut apparaîtrait comme suit :

  initial-value='{
    "labelMappings": {
        "Bird": {
          "color": "#ff7f0e"
        },
        "Cat": {
          "color": "#2ca02c"
        },
        "Cow": {
          "color": "#d62728"
        },
        "Dog": {
          "color": "#1f77b4"
        }
      },
    "src": {{ "S3 file URL for image" | grant_read_access }}
  }'

Lorsque vous utilisez des types de tâches intégrés Ground Truth avec une consolidation d'annotation (lorsque plusieurs employés étiquettent une image unique), les mappages d'étiquettes sont inclus dans les enregistrements de sortie d'employés individuels, mais le résultat global apparaît sous internal-color-map dans les résultats consolidés.

Vous pouvez convertir le internal-color-map vers label-mappings dans un modèle personnalisé à l'aide du langage de gabarit Liquid :

initial-value="{
  'src' : '{{ task.input.manifestLine.label-attribute-name-from-prior-job| grant_read_access }}',
  'labelMappings': {
     {% for box in task.input.manifestLine.label-attribute-name-from-prior-job-metadata.internal-color-map %}
       {% if box[1]['class-name'] != 'BACKGROUND' %}
         {{ box[1]['class-name'] | to_json }}: {
           'color': {{ box[1]['hex-color'] | to_json }}
         },
       {% endif %} 
     {% endfor %}
   } 
}"

labels

Tableau de chaînes au format JSON. Chaque chaîne est une étiquette qu'un employé peut attribuer à un segment de l'image.

name

Nom de ce widget. Il est utilisé en tant que clé pour la saisie du widget dans la sortie du formulaire.

src

URL de l'image à segmenter.

Hiérarchie des éléments

Les éléments parents et enfants de cet élément sont les suivants :

• Éléments parents : crowd-form

• Éléments enfants : full-instructions, short-instructions

Régions

Les régions suivantes sont prises en charge par cet élément.

full-instructions

Instructions générales concernant la procédure de segmentation des images.

short-instructions

Instructions importantes spécifiques à la tâche qui s'affichent à un endroit bien visible.

Sortie

La sortie suivante est prise en charge par cet élément.

labeledImage

Objet JSON contant un PNG encodé en Base64 des étiquettes.

labelMappings

Objet JSON contenant des objets nommés avec les étiquettes de segmentation.

• color : valeur hexadécimale de la couleur RGB de l'étiquette dans l'labeledImage PNG.

initialValueModified

Booléen indiquant si les valeurs initiales ont été modifiées. Ceci n'est inclus que lorsque la sortie provient d'une tâche d'ajustement.

inputImageProperties

Objet JSON qui spécifie les dimensions de l'image en cours d'annotation par l'employé. Cet objet contient les propriétés suivantes.

• height : hauteur de l'image, en pixels.

• width : largeur de l'image, en pixels.

Exemple : Exemples de sorties de l'élément

L'exemple suivant est une sortie de cet élément.

[
  {
    "annotatedResult": {
      "inputImageProperties": {
        "height": 533,
        "width": 800
      },
      "labelMappings": {
        "<Label 2>": {
          "color": "#ff7f0e"
        },
        "<label 3>": {
          "color": "#2ca02c"
        },
        "<label 1>": {
          "color": "#1f77b4"
        }
      },
      "labeledImage": {
        "pngImageData": "<Base-64 Encoded Data>"
      }
    }
  }
]

Voir aussi

Pour plus d’informations, consultez les rubriques suivantes.

• Utilisation d'Amazon SageMaker Ground Truth pour étiqueter les données

• Référence des éléments HTML crowd