境界ボックス - アマゾン SageMaker

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境界ボックス

通常、機械学習モデルのトレーニングに使用するイメージ内には複数のオブジェクトがあります。イメージ内の 1 つ以上のオブジェクトを分類およびローカライズするには、タスクタイプとして Amazon SageMaker Ground Truth 境界ボックスのラベル付けジョブを使用します。ここでのローカライズとは、境界ボックスのピクセル位置を意味します。

境界ボックスラベル付けジョブを作成するには、Amazon SageMaker コンソールの Ground Truth CreateLabelingJobセクションまたはオペレーションを使用します。

重要

このタスクタイプでは、独自のマニフェストファイルを作成する場合、"source-ref" を使用して、ラベル付けする Amazon S3 内の各イメージファイルの場所を特定します。詳細については、「入力データ」を参照してください。

境界ボックスラベル付けジョブの作成 (コンソール)

ラベル付けジョブの作成 (コンソール) SageMaker コンソールで境界ボックスラベルリングジョブを作成する方法については、「」で手順を説明しています。ステップ 10 で、[Task category] (タスクカテゴリ) ドロップダウンメニューから [Image] (イメージ) を選択し、[Boundary box] (境界ボックス) タスクタイプを選択します。

Ground Truth には、ラベル付けタスク用の次のようなワーカー UI が用意されています。コンソールでラベル付けジョブを作成するときは、ワーカーがジョブを実行できる手順と、ワーカーが選択できるラベルを最大 50 個指定します。

境界ボックスラベル付けジョブの作成 (API)

境界ボックスラベル付けジョブを作成するには、 SageMaker API オペレーションを使用しますCreateLabelingJob。この API は、すべての AWS SDK に対してこのオペレーションを定義します。このオペレーションでサポートされている言語固有の SDK のリストを確認するには、CreateLabelingJob の「以下の資料も参照してください」セクションを確認してください。

リクエストを設定する際には、「ラベル付けジョブを作成 (API)」の指示に従ったうえで、以下のことを実行してください。

  • このタスクタイプの注釈前 Lambda 関数は PRE-BoundingBox で終わります。リージョンの注釈前 Lambda ARN を検索するには、を参照してくださいPreHumanTaskLambdaArn

  • このタスクタイプの注釈統合 Lambda 関数は ACS-BoundingBox で終わります。リージョンの注釈統合 Lambda ARN を検索するには、を参照してくださいAnnotationConsolidationLambdaArn

以下は、米国東部 (バージニア北部) リージョンでラベル付けジョブを作成する AWS Python SDK (Boto3) リクエストの例です。赤色のすべてのパラメータを仕様とリソースに置き換えます。

response = client.create_labeling_job( LabelingJobName='example-bounding-box-labeling-job, LabelAttributeName='label', InputConfig={ 'DataSource': { 'S3DataSource': { 'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json' } }, 'DataAttributes': { 'ContentClassifiers': [ 'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent', ] } }, OutputConfig={ 'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data', 'KmsKeyId': 'string' }, RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*, LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json', StoppingConditions={ 'MaxHumanLabeledObjectCount': 123, 'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123 }, HumanTaskConfig={ 'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*', 'UiConfig': { 'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html' }, 'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-BoundingBox', 'TaskKeywords': [ 'Bounding Box', ], 'TaskTitle': 'Bounding Box task', 'TaskDescription': 'Draw bounding boxes around objects in an image', 'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123, 'TaskTimeLimitInSeconds': 123, 'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123, 'MaxConcurrentTaskCount': 123, 'AnnotationConsolidationConfig': { 'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-BoundingBox' } }, Tags=[ { 'Key': 'string', 'Value': 'string' }, ] )

境界ボックスラベル付けジョブのテンプレートの提供

API を使用してラベル付けジョブを作成する場合は、UiTemplateS3Uri でワーカータスクテンプレートを指定する必要があります。次のテンプレートをコピーして変更します。short-instructionsfull-instructionsheader のみ変更します。このテンプレートを S3 にアップロードし、このファイルの S3 URI を UiTemplateS3Uri で指定します。

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script> <crowd-form> <crowd-bounding-box name="boundingBox" src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" header="please draw box" labels="{{ task.input.labels | to_json | escape }}" > <full-instructions header="Bounding box instructions"> <ol><li><strong>Inspect</strong> the image</li><li><strong>Determine</strong> if the specified label is/are visible in the picture.</li> <li><strong>Outline</strong> each instance of the specified label in the image using the provided “Box” tool.</li></ol> <ul><li>Boxes should fit tight around each object</li> <li>Do not include parts of the object are overlapping or that cannot be seen, even though you think you can interpolate the whole shape.</li> <li>Avoid including shadows.</li> <li>If the target is off screen, draw the box up to the edge of the image.</li> </full-instructions> <short-instructions> <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3> <p>Enter description of a correct bounding box label and add images</p> <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3> <p>Enter description of an incorrect bounding box label and add images</p> </short-instructions> </crowd-bounding-box> </crowd-form>

境界ボックス出力データ

境界ボックスラベル付けジョブを作成すると、出力データは、APIを使用するときに S3OutputPath パラメータで指定された Amazon S3 バケット、またはコンソールの [Job overview] (ジョブの概要) セクションの [Output dataset location] (出力データセットの場所) フィールドに配置されます。

例えば、正常に完了した単一クラスの境界ボックスタスクの出力マニフェストファイルには、次のものが含まれます。

[ { "boundingBox": { "boundingBoxes": [ { "height": 2832, "label": "bird", "left": 681, "top": 599, "width": 1364 } ], "inputImageProperties": { "height": 3726, "width": 2662 } } } ]

boundingBoxes パラメータは、「bird」として識別されたオブジェクトを囲むように描画した境界ボックスの位置を特定します。これは、イメージの左上隅のピクセル座標 (0,0) を基準とした相対位置です。前の例で、lefttop は、イメージの左上隅を基準とした、境界ボックスの左上隅のピクセル位置を特定します。境界ボックスのサイズは、heightwidth で特定します。inputImageProperties パラメータは、元の入力イメージのピクセルサイズを指定します。

境界ボックスタスクタイプを使用すると、単一クラスおよびマルチクラスの境界ボックスラベル付けジョブを作成できます。正常に完了したマルチクラス境界ボックスの出力マニフェストファイルには、次のものが含まれます。

[ { "boundingBox": { "boundingBoxes": [ { "height": 938, "label": "squirrel", "left": 316, "top": 218, "width": 785 }, { "height": 825, "label": "rabbit", "left": 1930, "top": 2265, "width": 540 }, { "height": 1174, "label": "bird", "left": 748, "top": 2113, "width": 927 }, { "height": 893, "label": "bird", "left": 1333, "top": 847, "width": 736 } ], "inputImageProperties": { "height": 3726, "width": 2662 } } } ]

境界ボックスのラベル付けジョブによって生成される出力マニフェストファイルの詳細については、「境界ボックスジョブの出力」を参照してください。

Ground Truth によって生成される出力マニフェストファイルと、Ground Truth が出力データを保存するために使用するファイル構造の詳細については、「出力データ」を参照してください。