Ground Truth를 사용해 3D 포인트 클라우드에 레이블 지정

3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성하여 작업자가 3D 센서에서 생성된 3D 포인트 클라우드의 객체(예: LiDAR 센서 및 심도 카메라)나 에이전트에서 캡처된 이미지를 스티칭하여 3D 재구성에서 생성된 3D 포인트 클라우드의 객체(예: 드론)에 레이블을 지정하도록 할 수 있습니다.

3D 포인트 클라우드

포인트 클라우드는 포인트로 이루어진 3차원(3D) 시각 데이터로 구성됩니다. 각 포인트는 일반적으로 x, y, z 등 세 개의 좌표를 사용해 설명됩니다. 포인트 클라우드에 포인트 강도의 색상이나 변형을 추가하려면 빨간색(r), 녹색(g) 및 파란색(b) 8비트 색상 채널의 강도 또는 값을 위한 i와 같은 추가 속성을 통해 포인트를 설명할 수 있습니다. Ground Truth 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 생성할 때 포인트 클라우드와 센서 융합 데이터(선택 사항)를 제공할 수 있습니다.

다음 이미지에서는 Ground Truth에서 렌더링되고 의미 체계 분할 작업자 UI에 표시되는 단일 3D 포인트 클라우드 장면을 보여 줍니다.

LiDAR

라이트 감지 및 범위 조정(LiDAR) 센서는 포인트 클라우드 데이터를 생성하는 데 사용되는 측정을 수집하는 데 사용되는 일반적인 유형의 센서입니다. LiDAR은 펄스 레이저의 형태로 빛을 사용하여 센서로부터 물체의 거리를 측정하는 원격 감지 방법입니다. 허용되는 원시 3D 데이터 형식에 설명된 원시 데이터 형식을 사용하여 Ground Truth 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업에 LiDAR 센서에서 생성된 3D 포인트 클라우드 데이터를 제공할 수 있습니다.

센서 융합

Ground Truth 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업에는 모든 태스크 유형에 대해 비디오 카메라 센서 융합을 지원하는 센서 융합 기능이 포함되어 있습니다. 일부 센서에서는 이미지를 캡처하여 LiDAR 프레임과 연결하는 여러 LiDAR 디바이스 및 디오 카메라가 함께 제공됩니다. 주석을 자가 높은 확신을 가지고 태스크를 시각적으로 완료할 수 있도록 Ground Truth 센서 융합 기능을 통해 3D 스캐너(예: LiDAR) 외부 행렬과 카메라 외부 및 내부 행렬을 사용하여 3D 포인트 클라우드에서 2D 카메라 이미지로, 또는 그 반대로 주석(레이블)을 투영할 수 있습니다. 자세한 내용은 센서 융합 단원을 참조하세요.

3D 포인트 클라우드에 레이블 지정

Ground Truth는 작업자가 3D 포인트 클라우드에 레이블을 지정하거나 주석을 추가하는 데 사용하는 사용자 인터페이스(UI) 및 도구를 제공합니다. 객체 감지 또는 의미 체계 분할 태스크 유형을 사용하는 경우 작업자는 단일 포인트 클라우드 프레임에 주석을 달 수 있습니다. 객체 추적을 사용하면 작업자가 프레임 시퀀스에 주석을 달 수 있습니다. 객체 추적을 사용하여 시퀀스의 모든 프레임에서 객체 이동을 추적할 수 있습니다.

다음은 작업자가 Ground Truth 작업자 포털 및 도구를 사용하여 객체 감지 태스크를 위한 3D 포인트 클라우드에 주석을 다는 방법을 보여줍니다. 다른 태스크 유형의 비슷한 시각적 예는 3D 포인트 클라우드 태스크 유형 단원을 참조하세요.

포인트 클라우드 주석에 대한 보조 레이블 지정 도구

Ground Truth는 작업자가 포인트 클라우드 주석 태스크를 보다 빠르고 정확하게 완료할 수 있도록 보조 레이블 지정 도구를 제공합니다. 각 태스크 유형에 대한 작업자 UI에 포함된 보조 레이블 지정 도구에 대한 자세한 내용은 태스크 유형을 선택하고 해당 페이지의 작업자 태스크 인터페이스 보기 섹션을 참조하세요.

다음 단계

Ground Truth 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업을 사용할 때 6가지 유형의 태스크를 생성할 수 있습니다. 3D 포인트 클라우드 태스크 유형의 주제를 사용하여 이러한 태스크 유형에 대해 자세히 알아보고, 선택한 태스크 유형을 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 방법에 대해 알아봅니다.

3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업은 다른 Ground Truth 레이블 지정 양식과는 다릅니다. 레이블 지정 작업을 생성하기 전에 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업 개요를 읽어보는 것이 좋습니다. 또한 3D 포인트 클라우드 및 동영상 프레임 레이블 지정 작업 할당량에서 입력 데이터 할당량을 검토하세요.

SageMaker API와 AWS Python SDK (boto 3) 를 사용하여 3D 포인트 클라우드 라벨링 작업을 생성하는 end-to-end 데모를 보려면 예제 노트북 탭의 Create-3D- pointcloud-labeling-job .ipynb를 참조하십시오. SageMaker

중요

2020년 6월 5일 이전에 생성된 노트북 인스턴스를 사용하여 이 노트북을 실행하는 경우에는 해당 노트북 인스턴스를 중지했다가 다시 시작해야 노트북이 실행됩니다.

주제

• 3D 포인트 클라우드 태스크 유형
• 3D 포인트 클라우드 레이블 지정 작업 개요
• 작업자 지침