入力データのクォータ - Amazon SageMaker

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入力データのクォータ

セマンティックセグメンテーションラベリングジョブで使用される入力データセットのクォータは 20,000 アイテムです。他のすべてのラベリングジョブタイプでは、データセットのサイズクォータは 100,000 項目です。セマンティックセグメンテーションジョブ以外のラベル付けジョブのクォータの増加を要求するには、」AWSサービスクォータクォータの引き上げをリクエストします。

アクティブおよび非アクティブラーニングラベリングジョブの入力イメージデータは、サイズと解像度のクォータを超えないようにしてください。アクティブラーニングとは、自動データラベリングを使用するラベリングジョブを指します。非アクティブラーニングとは、自動データラベリングを使用しないラベリングジョブを指します。

追加のクォータは、すべてのタスクタイプのラベルカテゴリ、および 3D 点群およびビデオフレームタスクタイプの入力データとラベリングカテゴリ属性に適用されます。

入力ファイルのサイズクォータ

入力ファイルは、アクティブラーニングラベリングジョブと非アクティブラーニングラベリングジョブの以下のサイズクォータを超えることはできません。で使用されるビデオの入力ファイルサイズのクォータはありません。動画分類ラベリングジョブ。

ラベル付けJob 種類 入力ファイルのサイズクォータ
イメージ分類 40 MB
境界ボックス (オブジェクト検出) 40 MB
セマンティックセグメンテーション 40 MB
境界ボックス(物体検出)ラベル調整 40 MB
セマンティックセグメンテーションラベルの調整 40 MB
境界ボックス (物体検出) ラベルの検証 40 MB
セマンティックセグメンテーションラベルの検証 40 MB

入力イメージの解像度クォータ

イメージファイルの解像度とは、イメージのピクセル数を指します。この数によって、イメージが保持する詳細レベルが決まります。イメージ解像度のクォータは、ラベリングジョブの種類と、使用する SageMaker 組み込みアルゴリズムによって異なります。以下の表に示しているのは、アクティブおよび非アクティブラーニングラベリングジョブで使用されるイメージの解像度クォータです。

ラベル付けJob 種類 解像度クォータ - 非アクティブラーニング 解像度クォータ - アクティブラーニング
イメージ分類 1 億ピクセル 3,840 x 2,160 ピクセル (4 K)
境界ボックス (オブジェクト検出) 1 億ピクセル 3,840 x 2,160 ピクセル (4 K)
セマンティックセグメンテーション 1 億ピクセル 1,920 x 1,080 ピクセル (1,080 p)
オブジェクト検出ラベルの調整 1 億ピクセル 3,840 x 2,160 ピクセル (4 K)
セマンティックセグメンテーションラベルの調整 1 億ピクセル 1,920 x 1,080 ピクセル (1,080 p)
オブジェクト検出ラベルの検証 1 億ピクセル 利用不可
セマンティックセグメンテーションラベルの検証 1 億ピクセル 利用不可

ラベルカテゴリのクォータ

ラベル付けジョブタスクタイプごとに、指定できるラベルカテゴリの数に対するクォータがあります。作業者は、ラベルカテゴリを選択して注釈を作成します。たとえば、ラベルのカテゴリを指定できますcar,歩行者, およびバイカー境界ボックスラベリングジョブを作成する際、ワーカーは、carカテゴリを使用して、車の周りにバウンディングボックスを描画します。

重要

ラベルのカテゴリ名は 256 文字を超えることはできません。

ラベルカテゴリはすべて一意である必要があります。重複するラベルカテゴリを指定することはできません。

ラベル付けジョブには、次のラベルカテゴリの制限が適用されます。ラベルカテゴリのクォータは、SageMaker API 操作を使用するかどうかによって異なります。CreateLabelingJobまたはコンソールを使用してラベリングジョブを作成します。

ラベル付けJob 種類 ラベルカテゴリクォータ-API ラベルカテゴリクォータ-コンソール
イメージ分類 (マルチラベル) 50 50
イメージ分類 (単一ラベル) 無制限 30
境界ボックス (オブジェクト検出) 50 50
ラベル検証 無制限 30
セマンティックセグメンテーション(アクティブラーニング) 20 10
セマンティックセグメンテーション(アクティブラーニングなし) 無制限 10
名前付きエンティティ認識 無制限 30
テキスト分類 (マルチラベル) 50 50
テキスト分類 (単一ラベル) 無制限 30
動画分類 30 30
ビデオフレームオブジェクトの検出 30 30
ビデオフレームオブジェクトの追跡 30 30
3D 点群オブジェクト検出 30 30
3D 点群オブジェクトトラッキング 30 30
3D 点群セマンティックセグメンテーション 30 30

3D 点群とビデオフレームラベリングJob クォータ

次のクォータは、3D 点群およびビデオフレームのラベル付けジョブ入力データに適用されます。

ラベル付けJob 種類 入力データのクォータ
ビデオフレームオブジェクトの検出 シーケンスあたり 2,000 ビデオフレーム(イメージ)
ビデオフレームオブジェクトの検出 マニフェストファイルごとに 10 個のビデオフレームシーケンス
ビデオフレームオブジェクトの追跡 シーケンスあたり 2,000 ビデオフレーム(イメージ)
ビデオフレームオブジェクトの追跡 マニフェストファイルごとに 10 個のビデオフレームシーケンス
3D 点群オブジェクト検出 ラベリングジョブごとに 100,000 個の点群フレーム
3D 点群オブジェクトトラッキング ラベル付けジョブごとに 100,000 個の点群フレームシーケンス
3D 点群オブジェクトトラッキング 各シーケンスファイルに500個の点群フレームがあります

ビデオフレームまたは 3D 点群のラベル付けジョブを作成するときは、1 つ以上のラベルカテゴリ属性ワーカーがアノテーションに関する詳細情報を提供できるように、指定した各ラベルカテゴリに追加できます。

各ラベルカテゴリ属性には、1 つのラベルカテゴリ属性があります。name、および選択する 1 つまたは複数のオプション (値) のリストが表示されます。詳細については、次を参照してください。ワーカーユーザーインターフェイス (UI)3D 点群のラベル付けジョブと、ワーカーユーザーインターフェイス (UI)ビデオフレームラベリングジョブの場合

次のクォータは、ラベル付けジョブに指定できるラベルカテゴリ属性の名前と値の数に適用されます。

ラベル付けJob 種類 ラベルカテゴリ属性 (名前) クォータ ラベルカテゴリ属性値のクォータ
ビデオフレームオブジェクトの検出 10 10
ビデオフレームオブジェクトの追跡 10 10
3D 点群オブジェクト検出 10 10
3D 点群オブジェクトトラッキング 10 10
3D 点群セマンティックセグメンテーション 10 10