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ラベルの検証と調整
データセットのラベルを検証する必要がある場合、Amazon SageMaker Ground Truth には、ラベルが正しいことをワーカーが検証する機能や、以前のラベルを調整する機能があります。これらのタイプのジョブは、次の 2 つのカテゴリに分類されます。
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ラベルの検証 - ワーカーは、既存のラベルが正しいかどうかを示したり、品質を評価したりして、その理由を説明するコメントを追加できます。ワーカーはラベルを変更したり調整したりすることはできません。
3D 点群または動画フレームのラベル調整ジョブまたは検証ジョブを作成する場合、ワーカーがラベルカテゴリ属性 (3D 点群セマンティックセグメンテーションではサポートされていません) とフレーム属性を編集可能にするように選択できます。
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ラベル調整 - ワーカーは、前の注釈と、該当する場合は、ラベルカテゴリとフレーム属性を調整して修正します。
次の Ground Truth 組み込みタスクタイプは、調整と検証のラベル付けジョブをサポートします。
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境界ボックス
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セマンティックセグメンテーション
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3D 点群オブジェクト検出、3D 点群オブジェクト追跡、3D 点群セマンティックセグメンテーション
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すべての動画フレームオブジェクト検出と動画フレームオブジェクト追跡のタスクタイプ (境界ボックス、ポリライン、ポリゴン、特徴点)
ヒント
3D 点群と動画フレームのラベル付け検証ジョブの場合は、新しいラベルカテゴリ属性またはフレーム属性をラベル付けジョブに追加することをお勧めします。ワーカーは、これらの属性を使用して個々のラベルまたはフレーム全体を検証できます。ラベルカテゴリとフレーム属性の詳細について、3D 点群の場合は「ワーカーユーザーインターフェイス (UI)」を、動画フレームの場合は「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。
SageMaker AI コンソールまたは API を使用して、ラベルの検証ジョブと調整ジョブを開始できます。
注意事項と考慮事項
ラベルの検証ジョブや調整ジョブを作成するときに期待どおりの動作を得るには、入力データを慎重に検証します。
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イメージデータを使用している場合は、マニフェストファイルに 16 進数の RGB カラー情報が含まれていることを確認します。
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処理コストを節約するには、ラベル付けジョブの入力マニフェストに不要なオブジェクトを含めないように、データをフィルターします。
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入力データが正しく処理されるように、必要な Amazon S3 アクセス許可を追加します。
Ground Truth API を使用して調整または検証のラベル付けジョブを作成するときは、元のラベル付けジョブとは異なる LabelAttributeName を使用する必要があります。
セマンティックセグメンテーションジョブの色情報要件
検証タスクや調整タスクで色情報を適切に再現するには、マニフェストに 16 進数の RGB 色情報が必要です (例: 白の場合は #FFFFFF)。セマンティックセグメンテーションの検証ジョブや調整ジョブを設定する場合、ツールはマニフェストを調べて、この情報が存在するかどうかを判断します。情報が見つからない場合、Amazon SageMaker Ground Truth はエラーメッセージを表示し、ジョブの設定を終了します。
セマンティックセグメンテーションツールの以前の反復では、カテゴリの色情報が 16 進数の RGB 形式で出力マニフェストに出力されませんでした。この機能は、検証ワークフローと調整ワークフローの導入と同時に出力マニフェストに導入されました。したがって、古い出力マニフェストはこの新しいワークフローと互換性がありません。
ジョブを開始する前にデータをフィルターする
Amazon SageMaker Ground Truth は、入力マニフェスト内のすべてのオブジェクトを処理します。部分的にラベル付けされたデータセットがある場合は、入力マニフェストで Amazon S3 Select クエリ を使用してカスタムマニフェストを作成できます。ラベル付けされていないオブジェクトは個別に失敗しますが、ジョブが失敗することはなく、処理コストが発生する場合があります。検証しないオブジェクトをフィルターで除外すると、コストが削減されます。
コンソールを使用して検証ジョブを作成する場合は、コンソールに用意されているフィルタリングツールを使用できます。API を使用してジョブを作成する場合は、必要に応じてデータのフィルタリングをワークフローの一部にします。
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