자동 세분화 도구

이미지 세분화는 이미지를 여러 세그먼트 또는 레이블이 지정된 픽셀 세트로 나누는 과정입니다. Amazon SageMaker Ground Truth에서 해당 레이블에 지정된 모든 픽셀을 식별하는 프로세스에는 해당 픽셀 위에 색상 필러 또는 ‘마스크’를 적용하는 과정이 포함됩니다. 일부 레이블 지정 작업에는 세분화해야 하는 객체 수가 많은 이미지가 포함되어 있습니다. Ground Truth는 작업자가 보다 짧은 시간 동안 더 정확하게 이들 객체에 레이블을 지정할 수 있도록, 프라이빗 작업 인력 및 공급업체 작업 인력에 할당된 세분화 작업에 필요한 자동 세분화 도구를 제공합니다. 이 도구는 기계 학습 모델을 사용하여 최소한의 작업자 입력으로 이미지에서 개별 개체를 자동으로 세분화합니다. 작업자는 작업자 콘솔에 있는 다른 도구를 사용하여 자동 세분화 도구에서 생성된 마스크를 미세 조정할 수 있습니다. 이를 통해 작업자가 이미지 세분화 작업을 더 빠르고 정확하게 완료할 수 있으므로 비용을 절감하고 라벨 품질을 높일 수 있습니다. 다음 페이지에서는 도구 및 사용 가능성에 대한 정보를 제공합니다.

참고

자동 세분화 도구는 개인 인력 또는 공급업체 인력에게 전송되는 세분화 작업에 사용할 수 있습니다. 공공 인력(Amazon Mechanical Turk)에게 전송되는 작업에는 사용할 수 없습니다.

도구 미리보기

작업자에게 자동 세분화 도구를 제공하는 레이블 지정 작업이 할당될 때 도구 사용 방법에 대한 자세한 지침이 제공됩니다. 예를 들어 작업자 콘솔에 다음과 같은 내용이 표시될 수 있습니다.

작업자는 전체 지침 보기를 사용하여 도구 사용 방법을 배울 수 있습니다. 작업자는 관심 객체의 네 개의 극단점(맨 위, 맨 아래, 맨 아래, 맨 왼쪽, 맨 오른쪽 점)에 점을 배치해야 하며, 이 도구는 객체에 대한 마스크를 자동으로 생성합니다. 작업자는 제공된 다른 도구를 사용하거나 누락된 객체의 더 작은 부분에서 자동 세분화 도구를 사용하여 마스크를 추가로 미세 조정할 수 있습니다.

도구 가용성

Amazon SageMaker AI 콘솔을 사용하여 의미 체계 분할 레이블 지정 작업을 생성하면 자동 분할 도구가 작업자 콘솔에 자동으로 나타납니다. SageMaker AI 콘솔에서 의미 체계 분할 작업을 생성하는 동안 작업자 지침을 생성하는 동안 도구를 미리 볼 수 있습니다. SageMaker AI 콘솔에서 의미 체계 분할 레이블 지정 작업을 생성하는 방법을 알아보려면 섹션을 참조하세요시작하기: Ground Truth로 경계 상자 레이블 지정 작업 생성.

SageMaker AI 콘솔에서 사용자 지정 인스턴스 분할 레이블 지정 작업을 생성하거나 Ground Truth API를 사용하여 인스턴스 또는 의미 체계 분할 레이블 지정 작업을 생성하는 경우 사용자 지정 작업 템플릿을 생성하여 작업자 콘솔과 지침을 설계해야 합니다. 작업자 콘솔에 자동 세분화 도구를 포함시키려면 사용자 지정 작업 템플릿에서 다음 조건을 충족해야 합니다.

• API를 사용하여 생성된 의미 체계 세분화 레이블 지정 작업의 경우, <crowd-semantic-segmentation>은 이 작업 템플릿에 있습니다. 사용자 지정 인스턴스 세분화 레이블 지정 작업의 경우, <crowd-instance-segmentation> 태그는 작업 템플릿에 있습니다.

• 개인 인력 또는 공급업체 인력에 작업이 할당됩니다.

• 레이블을 지정할 이미지는 액세스가 가능하도록 해당 작업자에 대해 사전 서명된 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 객체입니다. 작업 템플릿에 grant_read_access 필터가 포함되어 있는 경우에 해당됩니다. grant_read_access 파일에 대한 자세한 내용은 Liquid를 사용하여 자동화 추가 섹션을 참조하세요.

다음은 <crowd-instance-segmentation/> 태그와 grant_read_access Liquid 필터를 포함하는 사용자 지정 인스턴스 세분화 레이블 지정 작업에 대한 사용자 지정 작업 템플릿의 예입니다.

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-instance-segmentation
    name="crowd-instance-segmentation"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    labels="['Car','Road']"
   <full-instructions header="Segmentation instructions">
      Segment each instance of each class of objects in the image. 
    </full-instructions>

    <short-instructions>
      <p>Segment each instance of each class of objects in the image.</p>

      <h3 style="color: green">GOOD EXAMPLES</h3>
      <img src="path/to/image.jpg" style="width: 100%">
      <p>Good because A, B, C.</p>

      <h3 style="color: red">BAD EXAMPLES</h3>
      <img src="path/to/image.jpg" style="width: 100%">
      <p>Bad because X, Y, Z.</p>
    </short-instructions>
  </crowd-instance-segmentation>
</crowd-form>