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ル付け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。他のすべてのラベル付けジョブタイプでは、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リングジョブのクォータの増加をリクエストするには、「AWS のサービスのクォータ」の手順を確認して、クォータの増加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ル付け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ル付けジョブを指します。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ル付けジョブを指します。

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、3D 点群と動画フレームタスクタイプの入力データとラベル付け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ル付けジョブと非アクティブラーニングラベル付け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。動画分類ラベル付けジョブで使用される動画の入力ファイルサイズクォータはありません。

ラベル付けジョブのタスクタイプ	入力ファイルのサイズクォータ
画像分類	40 MB
境界ボックス (オブジェクトの検出)	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(オブジェクト検出)ラベルの調整	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 (オブジェクト検出) 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。イメージ解像度クォータは、ラベル付けジョブのタイプと使用される 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ル付けジョブで使用されるイメージの解像度クォータです。

ラベル付けジョブのタスクタイプ	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
画像分類	1 億ピクセル	3,840 x 2,160 ピクセル (4 K)
境界ボックス (オブジェクトの検出)	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

ラベルカテゴリクォータ

各ラベル付けジョブタスクタイプには、指定できるラベルカテゴリ数のクォータがあります。ワーカーは、ラベルカテゴリを選択して注釈を作成します。例えば、境界ボックスのラベル付けジョブを作成するときに、車、歩行者、バイクのラベルカテゴリを指定すると、ワーカーは車の周囲に境界ボックスを描画する前に車のカテゴリを選択します。

重要

ラベルカテゴリ名は 256 文字を超えることはできません。

すべてのラベルカテゴリは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 オペレーションCreateLabelingJobとコンソールのどちらを使用してラベル付けジョブを作成するかによって異なります。

ラベル付けジョブのタスクタイプ	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 (オブジェクトの検出)	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あり)	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
固有表現認識	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
動画フレームオブジェクト検出	30	30
動画フレームオブジェクト追跡	30	30
3D 点群オブジェクト検出	30	30
3D 点群オブジェクトの追跡	30	30
3D 点群セマンティックセグメンテーション	30	30

3D 点群と動画フレームのラベル付けジョブクォータ

3D 点群と動画フレームのラベル付けジョブ入力データには、次のクォータが適用されます。

ラベル付けジョブのタスクタイプ	入力データのクォータ
動画フレームオブジェクト検出	シーケンスあたり 2,000 個の動画フレーム (画像)
動画フレームオブジェクト検出	マニフェストファイルあたり 10 個の動画フレームシーケンス
動画フレームオブジェクト追跡	シーケンスあたり 2,000 個の動画フレーム (画像)
動画フレームオブジェクト追跡	マニフェストファイルあたり 10 個の動画フレームシーケンス
3D 点群オブジェクト検出	ラベル付けジョブあたり 100,000 個の点群フレーム
3D 点群オブジェクトの追跡	ラベル付けジョブあたり 100,000 個の点群フレームシーケンス
3D 点群オブジェクトの追跡	各シーケンスファイルに 500 個の点群フレーム

動画フレームまたは 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を指定した各ラベルカテゴリに追加して、ワーカーが注釈に関する詳細情報を提供するようにできます。

各ラベルカテゴリ属性には、単一のラベルカテゴリ属性 name と、選択可能な1つ以上のオプション (値) のリストがあります。詳細については、3D 点群のラベル付けジョブは「ワーカーユーザーインターフェイス (UI)」を、動画フレームラベル付けジョブは「ワーカーユーザーインターフェイス (UI)」を参照してください。

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。

ラベル付けジョブのタスクタイプ	ラベルカテゴリ属性 (名前) のクォータ	ラベルカテゴリ属性値のクォータ
動画フレームオブジェクト検出	10	10
動画フレームオブジェクト追跡	10	10
3D 点群オブジェクト検出	10	10
3D 点群オブジェクトの追跡	10	10
3D 点群セマンティックセグメンテーション	10	10