확인 및 조정 레이블 지정 작업 생성을 위한 요구 사항 레이블 확인 작업 생성(콘솔)레이블 조정 작업 생성(콘솔)레이블 확인 또는 조정 작업 시작(API)출력 매니페스트의 레이블 확인 및 조정 데이터 주의 사항 및 고려 사항

레이블 확인 및 조정

데이터 세트의 레이블을 검증해야 하는 경우 Amazon SageMaker Ground Truth는 작업자가 레이블이 올바른지 확인하거나 이전 레이블을 조정하도록 하는 기능을 제공합니다.

이러한 유형의 작업은 다음과 같은 두 개의 개별 범주에 속합니다.

레이블 확인 - 작업자는 기존 레이블이 올바른지 여부를 나타내거나 품질을 평가하고, 이유를 설명하기 위한 설명을 추가할 수 있습니다. 작업자는 레이블을 수정하거나 조정할 수 없습니다.

3D 포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 레이블 조정 또는 확인 작업을 생성하는 경우, 레이블 범주 속성(3D 포인트 클라우드 의미 체계 분할에는 지원되지 않음)과 프레임 속성을 작업자가 편집할 수 있도록 선택할 수 있습니다.
레이블 조정 - 작업자는 이전 주석을 조정하고 해당하는 경우 범주 및 프레임 속성에 레이블을 지정하여 수정합니다.

다음과 같은 Ground Truth 내장 작업 유형은 조정 및 확인 레이블 지정 작업을 지원합니다.

경계 상자
의미 체계 분할
3D 포인트 클라우드 객체 감지, 3D 포인트 클라우드 객체 추적 및 3D 포인트 클라우드 의미 체계 분할
모든 비디오 프레임 객체 감지 및 비디오 프레임 객체 추적 작업 유형 - 경계 상자, 폴리라인, 다각형, 키포인트

작은 정보

3D 포인트 클라우드 및 비디오 프레임 레이블 지정 확인 작업의 경우, 레이블 지정 작업에 새 레이블 범주 속성이나 프레임 속성을 추가하는 것이 좋습니다. 작업자는 이러한 속성을 사용하여 개별 레이블 또는 전체 프레임을 확인할 수 있습니다. 레이블 범주 및 프레임 속성에 대한 자세한 내용은 3D 포인트 클라우드는 작업자 사용자 인터페이스(UI) 섹션을 그리고 비디오 프레임은 작업자 사용자 인터페이스(UI) 섹션을 참조하세요.

SageMaker 콘솔 또는 API를 사용하여 레이블 확인 및 조정 작업을 시작할 수 있습니다.

확인 및 조정 레이블 지정 작업 생성을 위한 요구 사항

레이블 확인 또는 조정 작업을 생성하려면 다음 기준을 충족해야 합니다.

비스트리밍 레이블 지정 작업의 경우: 사용하는 입력 매니페스트 파일에는 조정하려는 레이블의 레이블 속성 이름(LabelAttributeName)이 포함되어야 합니다. 성공적으로 완료된 레이블 지정 작업을 함께 묶거나 출력 매니페스트 파일이 함께 묶인 새 작업의 입력 매니페스트 파일로 사용됩니다. Ground Truth가 각 작업 유형에 대해 생성하는 출력 매니페스트 파일의 형식에 대해 자세히 알아보려면 출력 데이터 섹션을 참조하세요.

스트리밍 레이블 지정 작업의 경우: 조정 또는 확인 레이블 지정 작업의 Amazon SNS 입력 주제로 보낸 Amazon SNS 메시지에는 조정하거나 확인하려는 레이블의 레이블 속성 이름이 포함되어야 합니다. 스트리밍 레이블 지정 작업을 사용하여 조정 또는 확인 레이블 지정 작업을 생성하는 방법에 대한 예를 보려면 의 Jupyter Notebook 예제를 참조하십시오. GitHub
경계 상자 또는 의미 체계 분할 이미지 레이블을 사용하여 이미지 레이블 확인 작업 유형을 검증하지 않는 한 확인 또는 조정 레이블 지정 작업의 작업 유형은 원래 작업의 작업 유형과 같아야 합니다. 비디오 프레임 작업 유형 요구 사항에 대한 자세한 내용은 다음 글머리표를 참조하세요.
비디오 프레임 주석 확인 및 조정 작업의 경우 이전 레이블 지정 작업에서 주석을 만들 때 사용한 것과 동일한 주석 작업 유형을 사용해야 합니다. 예를 들어 작업자가 객체 주위에 경계 상자를 그리도록 하는 비디오 프레임 객체 감지 작업을 생성한 다음 비디오 객체 감지 조정 작업을 생성하는 경우 경계 상자를 주석 작업 유형으로 지정해야 합니다. 비디오 프레임 주석 작업 유형에 대한 자세한 내용은 태스크 유형 섹션을 참조하세요.
조정 또는 확인 레이블 지정 작업을 위해 선택한 작업 유형은 감사 워크플로우를 지원해야 합니다. 다음 Ground Truth 내장 작업 유형은 경계 상자, 의미 체계 분할, 3D 포인트 클라우드 객체 감지, 3D 포인트 클라우드 객체 추적, 3D 포인트 클라우드 의미 체계 분할, 모든 비디오 프레임 객체 감지 및 비디오 프레임 객체 추적 작업 유형(경계 상자, 폴리라인, 다각형, 키포인트)과 같은 조정 및 확인 레이블 지정 작업을 지원합니다.

레이블 확인 작업 생성(콘솔)

경계 상자 및 의미 체계 분할 레이블 지정 작업은 콘솔에서 레이블 확인 작업 유형을 선택하여 생성됩니다. 3D 포인트 클라우드 및 비디오 프레임 작업 유형에 대한 확인 작업을 생성하려면 원래 레이블 지정 작업과 동일한 작업 유형을 선택하고 기존 레이블을 표시하도록 선택해야 합니다. 다음 섹션 중 하나를 사용하여 작업 유형에 맞는 레이블 확인 작업을 생성하세요.

주제

레이블 확인 작업 생성(콘솔)
포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 레이블 확인 작업 생성(콘솔)

레이블 확인 작업 생성(콘솔)

콘솔에서 다음 절차에 따라 바운딩 박스 또는 시맨틱 세그멘테이션 확인 작업을 만듭니다. 이 절차에서는 경계 상자 또는 의미 체계 분할 레이블 지정 작업을 이미 생성했으며 해당 상태가 완료라고 가정합니다. 이 작업은 확인하려는 레이블을 생성하는 레이블 지정 작업입니다.

이미지 레이블 확인 작업을 생성하려면:

https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 에서 SageMaker 콘솔을 열고 라벨링 작업을 선택합니다.
이전 작업을 함께 묶거나 처음부터 레이블이 지정된 데이터 객체가 포함된 입력 매니페스트를 지정하여 새 레이블 지정 작업을 시작합니다.
작업 유형 창에서 레이블 확인을 선택합니다.
다음을 선택합니다.
작업자 섹션에서 사용할 인력 유형을 선택합니다. 인력 옵션에 대한 자세한 내용은 작업 인력 생성 및 관리 단원을 참조하세요 .
(선택 사항) 인력을 선택한 후 작업 제한 시간 및 작업 만료 시간을 지정합니다.
기존 레이블 표시 옵션 창에서 시스템은 매니페스트에서 사용 가능한 레이블 속성 이름을 표시합니다. 작업자가 확인하기 원하는 레이블을 식별하는 레이블 속성 이름을 선택합니다. Ground Truth는 매니페스트를 분석하여 이러한 값을 감지하고 채우려고 하지만, 사용자가 올바른 값을 설정해야 할 수도 있습니다.
도구 설계자의 지침 영역을 사용하여 이전 레이블 지정자에게 요청한 사항 및 현재 확인자가 확인해야 할 사항에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

작업자가 레이블 확인 시 선택할 수 있는 새 레이블을 추가할 수 있습니다. 예를 들어 작업자에게 이미지 품질을 확인하도록 요청하고 선명 및 흐릿함 레이블을 제공할 수 있습니다. 작업자는 선택을 설명하는 주석을 추가할 수도 있습니다.
See preview(미리 보기 확인)를 선택하여 도구가 이전 레이블을 올바르게 표시하고 있는지 및 레이블 확인 작업을 명확하게 제공하는지 확인합니다.
생성을 선택합니다. 이렇게 하면 레이블 지정 작업이 생성되고 시작됩니다.

포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 레이블 확인 작업 생성(콘솔)

콘솔에서 다음 절차에 따라 3D 포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 확인 작업을 생성합니다. 이 절차에서는 확인하려는 레이블 유형을 생성하는 작업 유형을 사용하여 레이블 지정 작업을 이미 생성했으며 상태가 완료라고 가정합니다.

이미지 레이블 확인 작업을 생성하려면:

https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 에서 SageMaker 콘솔을 열고 라벨링 작업을 선택합니다.
이전 작업을 함께 묶거나 처음부터 레이블이 지정된 데이터 객체가 포함된 입력 매니페스트를 지정하여 새 레이블 지정 작업을 시작합니다.
작업 유형 창에서 함께 묶은 레이블 지정 작업과 동일한 작업 유형을 선택합니다. 예를 들어 원래 레이블 지정 작업이 비디오 프레임 개체 감지 키포인트 레이블 지정 작업인 경우 해당 작업 유형을 선택합니다.
다음을 선택합니다.
작업자 섹션에서 사용할 인력 유형을 선택합니다. 인력 옵션에 대한 자세한 내용은 작업 인력 생성 및 관리 단원을 참조하세요 .
(선택 사항) 인력을 선택한 후 작업 제한 시간 및 작업 만료 시간을 지정합니다.
기존 레이블 표시 옆의 스위치를 켜세요.
확인을 선택합니다.
레이블 속성 이름의 경우 매니페스트에서 조정을 위해 표시할 레이블에 해당하는 이름을 선택합니다. 이전 화면에서 선택한 작업 유형과 일치하는 레이블의 레이블 속성 이름만 표시됩니다. Ground Truth는 매니페스트를 분석하여 이러한 값을 감지하고 채우려고 하지만, 사용자가 올바른 값을 설정해야 할 수도 있습니다.
도구 설계자의 지침 영역을 사용하여 이전 레이블 지정자에게 요청한 사항 및 현재 확인자가 확인해야 할 사항에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

새 레이블은 수정하거나 추가할 수 없습니다. 새로운 레이블 범주 속성이나 프레임 속성을 제거, 수정 및 추가할 수 있습니다. 레이블 지정 작업에 새 레이블 범주 속성이나 프레임 속성을 추가하는 것이 좋습니다. 작업자는 이러한 속성을 사용하여 개별 레이블 또는 전체 프레임을 확인할 수 있습니다.

기본적으로 작업자는 기존 레이블 범주 속성과 프레임 속성을 편집할 수 없습니다. 레이블 범주 또는 프레임 속성을 편집 가능하게 만들려면, 해당 속성에 대해 작업자가 이 속성을 편집할 수 있도록 허용 확인란을 선택합니다.

레이블 범주 및 프레임 속성에 대한 자세한 내용은 3D 포인트 클라우드는 작업자 사용자 인터페이스(UI) 섹션을 그리고 비디오 프레임은 작업자 사용자 인터페이스(UI) 섹션을 참조하세요.
See preview(미리 보기 확인)를 선택하여 도구가 이전 레이블을 올바르게 표시하고 있는지 및 레이블 확인 작업을 명확하게 제공하는지 확인합니다.
생성을 선택합니다. 이렇게 하면 레이블 지정 작업이 생성되고 시작됩니다.

레이블 조정 작업 생성(콘솔)

다음 섹션 중 하나를 사용하여 작업 유형에 맞는 레이블 확인 작업을 생성하세요.

주제

이미지 레이블 조정 작업 생성(콘솔)
포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 레이블 조정 작업 생성(콘솔)

이미지 레이블 조정 작업 생성(콘솔)

콘솔을 이용해 다음 절차에 따라 경계 상자 또는 의미 체계 분할 조정 레이블 지정 작업을 생성합니다. 이 절차에서는 경계 상자 또는 의미 체계 분할 레이블 지정 작업을 이미 생성했으며 해당 상태가 완료라고 가정합니다. 이 작업은 조정하려는 레이블을 생성하는 레이블 지정 작업입니다.

이미지 레이블 조정 작업을 생성하려면(콘솔)

https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 에서 SageMaker 콘솔을 열고 라벨링 작업을 선택합니다.
이전 작업을 함께 묶거나 처음부터 레이블이 지정된 데이터 객체가 포함된 입력 매니페스트를 지정하여 새 레이블 지정 작업을 시작합니다.
원래 레이블 지정 작업과 동일한 작업 유형을 선택합니다.
다음을 선택합니다.
작업자 섹션에서 사용할 인력 유형을 선택합니다. 인력 옵션에 대한 자세한 내용은 작업 인력 생성 및 관리 단원을 참조하세요 .
(선택 사항) 인력을 선택한 후 작업 제한 시간 및 작업 만료 시간을 지정합니다.
제목 옆의 화살표를 선택하여 기존 레이블 표시 옵션을 확장하세요.
이 작업의 데이터 세트에서 기존 레이블을 표시하고 싶습니다. 옆에 있는 상자를 선택합니다.
레이블 속성 이름의 경우 매니페스트에서 조정을 위해 표시할 레이블에 해당하는 이름을 선택합니다. 이전 화면에서 선택한 작업 유형과 일치하는 레이블의 레이블 속성 이름만 표시됩니다. Ground Truth는 매니페스트를 분석하여 이러한 값을 감지하고 채우려고 하지만, 사용자가 올바른 값을 설정해야 할 수도 있습니다.
도구 설계자의 지침 영역을 사용하여 이전 레이블 지정자가 수행한 작업 및 현재 확인자가 확인하고 조정해야 하는 사항에 대한 컨텍스트를 제공합니다.
도구가 이전 레이블을 올바르게 표시하고 작업을 명확하게 표시하는지 확인하려면 See preview(미리 보기 확인)를 선택합니다.
생성을 선택합니다. 이렇게 하면 레이블 지정 작업이 생성되고 시작됩니다.

포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 레이블 조정 작업 생성(콘솔)

콘솔을 이용해 다음 절차에 따라 3D 포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 확인 작업을 생성합니다. 이 절차에서는 확인하려는 레이블 유형을 생성하는 작업 유형을 사용하여 레이블 지정 작업을 이미 생성했으며 상태가 완료라고 가정합니다.

3D 포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 레이블 조정 작업을 생성하려면(콘솔)

SageMaker 콘솔을 열고 라벨링 작업을 선택합니다. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
이전 작업을 함께 묶거나 처음부터 레이블이 지정된 데이터 객체가 포함된 입력 매니페스트를 지정하여 새 레이블 지정 작업을 시작합니다.
원래 레이블 지정 작업과 동일한 작업 유형을 선택합니다.
기존 레이블 표시 옆의 스위치를 켜세요.
조정을 선택합니다.
레이블 속성 이름의 경우 매니페스트에서 조정을 위해 표시할 레이블에 해당하는 이름을 선택합니다. 이전 화면에서 선택한 작업 유형과 일치하는 레이블의 레이블 속성 이름만 표시됩니다. Ground Truth는 매니페스트를 분석하여 이러한 값을 감지하고 채우려고 하지만, 사용자가 올바른 값을 설정해야 할 수도 있습니다.
도구 설계자의 지침 영역을 사용하여 이전 레이블 지정자에게 요청한 사항 및 현재 조정자가 확인해야 할 사항에 대한 컨텍스트를 제공합니다.

기존 레이블을 제거하거나 수정할 수는 없지만 새 레이블을 추가할 수는 있습니다. 새로운 레이블 범주 속성이나 프레임 속성을 제거, 수정 및 추가할 수 있습니다.

기본적으로 기존 레이블 범주 속성 및 프레임 속성은 작업자가 편집할 수 있습니다. 레이블 범주 또는 프레임 속성을 편집 불가능하게 만들려면, 해당 속성에 대해 작업자가 이 속성을 편집할 수 있도록 허용 확인란을 선택 해제합니다.

레이블 범주 및 프레임 속성에 대한 자세한 내용은 3D 포인트 클라우드는 작업자 사용자 인터페이스(UI) 섹션을 그리고 비디오 프레임은 작업자 사용자 인터페이스(UI) 섹션을 참조하세요.
도구가 이전 레이블을 올바르게 표시하고 작업을 명확하게 표시하는지 확인하려면 See preview(미리 보기 확인)를 선택합니다.
생성을 선택합니다. 이렇게 하면 레이블 지정 작업이 생성되고 시작됩니다.

레이블 확인 또는 조정 작업 시작(API)

CreateLabelingJob 작업을 사용하여 처음부터 새 작업을 시작하거나 성공적으로 완료된 작업을 연결하여 레이블 확인 또는 조정 작업을 시작합니다. 절차는 약간만 수정하면 CreateLabelingJob을 사용하여 새 레이블 지정 작업을 설정하는 것과 거의 동일합니다. 다음 섹션을 사용하여 조정 또는 확인 레이블 지정 작업을 생성하기 위해 레이블 지정 작업을 함께 묶는 데 필요한 수정 사항을 알아보세요.

Ground Truth API를 사용하여 조정 또는 확인 레이블 지정 작업을 생성할 때는 원래 레이블 지정 작업과 다른 LabelAttributeName 레이블 지정 작업을 사용해야 합니다. 원래 레이블 지정 작업은 조정하거나 확인하려는 레이블을 생성하는 데 사용되는 작업입니다.

중요

CreateLabelingJob의 LabelCategoryConfigS3Uri에서 조정 또는 확인 작업을 위해 식별하는 레이블 범주 구성 파일에는 원래 레이블 지정 작업에 사용된 것과 동일한 레이블이 포함되어야 합니다. 새 라벨을 추가할 수 있습니다. 3D 포인트 클라우드 및 비디오 프레임 작업의 경우, 새 레이블 범주 및 프레임 속성을 레이블 범주 구성 파일에 추가할 수 있습니다.

경계 상자 및 의미 체계 분할

경계 상자 또는 의미 체계 분할 레이블 확인 또는 조정 작업을 생성하려면, 다음 지침을 사용하여 CreateLabelingJob 작업에 대한 API 속성을 지정합니다.

LabelAttributeName 파라미터를 사용하여 확인되거나 조정된 레이블에 사용할 출력 레이블 이름을 지정합니다. 원래 레이블 지정 작업에 사용한 것과 다른 LabelAttributeName을 사용해야 합니다.
작업을 연결하는 경우 조정 또는 확인할 이전 레이블 지정 작업의 레이블이 사용자 지정 UI 템플릿에 지정됩니다. 사용자 지정 템플릿을 생성하는 방법은 사용자 지정 작업자 태스크 템플릿 생성 단원을 참조하세요.

UiTemplateS3Uri매개변수에서 UI 템플릿의 위치를 식별합니다. SageMaker 사용자 지정 템플릿에서 이전 레이블을 표시하는 데 사용할 수 있는 위젯을 제공합니다. 다음 군중 요소 중 하나의 initial-value 속성을 사용하여 확인 또는 조정이 필요한 레이블을 추출하고 작업 템플릿에 포함합니다.
- crowd-semantic-segmentation-사용자 지정 UI 작업 템플릿에서 이 군중 요소를 사용하여 확인하거나 조정해야 하는 의미 체계 분할 레이블을 지정합니다.
- crowd-bounding-box-사용자 지정 UI 작업 템플릿에서 이 군중 요소를 사용하여 확인하거나 조정해야 하는 경계 상자 레이블을 지정합니다.
LabelCategoryConfigS3Uri 파라미터는 이전 레이블 지정 작업과 동일한 레이블 범주를 포함해야 합니다.
PreHumanTaskLambdaArn 및 AnnotationConsolidationLambdaArn을 위한 경계 상자 또는 의미 체계 분할 조정 또는 확인 Lambda ARN을 사용하세요.
- 경계 상자의 경우, 조정 레이블 지정 작업 Lambda 함수 ARN은 AdjustmentBoundingBox로 끝나고 확인 Lambda 함수 ARN은 VerificationBoundingBox로 끝납니다.
- 의미 체계 분할의 경우 조정 레이블 지정 작업 Lambda 함수 ARN은 AdjustmentSemanticSegmentation으로 끝나고 확인 Lambda 함수 ARN은 VerificationSemanticSegmentation으로 끝납니다.

3D 포인트 클라우드 및 비디오 프레임

LabelAttributeName 파라미터를 사용하여 확인되거나 조정된 레이블에 사용할 출력 레이블 이름을 지정합니다. 원래 레이블 지정 작업에 사용한 것과 다른 LabelAttributeName을 사용해야 합니다.
원래 레이블 지정 작업에 사용된 휴먼 태스크 UI Amazon 리소스 이름(ARN)(HumanTaskUiArn)을 사용해야 합니다. 지원되는 ARN을 보려면 HumanTaskUiArn을 참조하세요.
레이블 범주 구성 파일에서 조정 또는 확인 레이블 지정 작업을 생성하는 데 사용한 이전 레이블 지정 작업의 레이블 속성 이름(LabelAttributeName) 을 auditLabelAttributeName 파라미터에 지정해야 합니다.
LabelCategoryConfigS3Uri 파라미터로 식별되는 레이블 범주 구성 파일에서 editsAllowed 파라미터를 사용하는 확인 또는 조정 레이블 지정 작업인지를 지정합니다.
- 확인 레이블 지정 작업의 경우 editsAllowed 파라미터를 사용하여 모든 레이블을 수정할 수 없도록 지정해야 합니다. editsAllowed는 labels의 각 항목에 "none"으로 설정되어야 합니다. 선택적으로 작업자가 레이블 범주 속성 및 프레임 속성을 조정할 수 있는지 여부를 지정할 수 있습니다.
- 선택적으로, 조정 레이블 지정 작업의 경우, editsAllowed 파라미터를 사용하여 작업자가 수정할 수 있거나 수정할 수 없는 레이블, 레이블 범주 속성 및 프레임 속성을 지정할 수 있습니다. 이 파라미터를 사용하지 않으면 모든 레이블, 레이블 범주 속성 및 프레임 속성을 조정할 수 있습니다.
editsAllowed 파라미터와 레이블 범주 구성 파일 구성에 대한 자세한 내용은 레이블 범주 구성 파일 스키마 섹션을 참조하세요.
조정 및 확인 레이블 지정 작업 모두에 PreHumanTaskLambdaArn 및 AnnotationConsolidationLambdaArn에 대해 3D 포인트 클라우드 또는 비디오 프레임 조정 Lambda ARN을 사용하세요.
- 3D 포인트 클라우드의 경우 조정 및 확인 레이블 지정 작업 Lambda 함수 ARN은 3D 포인트 클라우드 의미 체계 분할, 객체 감지, 객체 추적을 위해 각각 Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation, Adjustment3DPointCloudObjectTracking 및 Adjustment3DPointCloudObjectDetection으로 끝납니다.
- 비디오 프레임의 경우 조정 및 확인 레이블 지정 작업 Lambda 함수 ARN은 비디오 프레임 객체 감지 및 객체 추적을 위해 각각 AdjustmentVideoObjectDetection 및 AdjustmentVideoObjectTracking으로 끝납니다.

Ground Truth는 레이블 확인 또는 조정 작업의 출력 데이터를 CreateLabelingJob 작업의 S3OutputPath 파라미터에 지정한 S3 버킷에 저장합니다. 레이블 확인 또는 레이블 조정 작업의 출력 데이터에 대한 자세한 내용은 출력 매니페스트의 레이블 확인 및 조정 데이터 단원을 참조하세요.

출력 매니페스트의 레이블 확인 및 조정 데이터

Amazon SageMaker Ground Truth는 레이블 메타데이터 내의 출력 매니페스트에 레이블 검증 데이터를 기록합니다. 메타데이터에 두 가지 속성을 추가합니다.

“groundtruth/label-verification” 값이 있는 type 속성
comment 값 배열이 있는 worker-feedback 속성 이 속성은 작업자가 설명을 입력할 때 추가됩니다. 설명이 없으면 필드가 나타나지 않습니다.

다음 예제 출력 매니페스트는 레이블 확인 데이터가 표시되는 방법을 보여줍니다.


{
  "source-ref":"S3 bucket location", 
  "verify-bounding-box":"1",    
  "verify-bounding-box-metadata":  
  {
    "class-name": "bad", 
    "confidence": 0.93, 
    "type": "groundtruth/label-verification", 
    "job-name": "verify-bounding-boxes",
    "human-annotated": "yes",
    "creation-date": "2018-10-18T22:18:13.527256",
    "worker-feedback": [
      {"comment": "The bounding box on the bird is too wide on the right side."},
      {"comment": "The bird on the upper right is not labeled."}
    ]
  }
}

조정 작업의 작업자 출력은 원래 작업의 작업자 출력과 유사합니다. 단, 해당 출력에는 조정된 값 및 조정 여부를 표시하는 값(adjusted 또는 unadjusted)이 있는 adjustment-status 속성이 포함되어 있습니다.

다른 작업 출력에 대한 더 많은 예는 출력 데이터 단원을 참조하세요.

주의 사항 및 고려 사항

레이블 확인 또는 조정 작업을 생성할 때 동작이 예상대로 나타나게 하려면 입력 데이터를 신중하게 확인하세요.

이미지 데이터를 사용하는 경우 매니페스트 파일에 16진수 RGB 색상 정보가 포함되어 있는지 확인합니다.
처리 비용을 절감하려면 데이터를 필터링하여 레이블 지정 작업 입력 매니페스트에 원치 않는 객체를 포함하지 않도록 합니다.
입력 데이터가 올바르게 처리되도록 필요한 Amazon S3 권한을 추가합니다.

Ground Truth API를 사용하여 조정 또는 확인 레이블 지정 작업을 생성할 때는 원래 레이블 지정 작업과 다른 LabelAttributeName 레이블 지정 작업을 사용해야 합니다.

의미 체계 분할 작업에 대한 색상 정보 요구 사항

확인 또는 조정 작업에서 색상 정보를 올바르게 재현하려면 도구의 매니페스트에 16진수 RGB 색상 정보(예: 흰색의 경우 #FFFFFF)가 있어야 합니다. 의미 체계 분할 확인 또는 조정 작업 설정 중 도구에서 매니페스트를 검사하여 이 정보가 있는지 여부를 확인합니다. 찾을 수 없는 경우 Amazon SageMaker Ground Truth는 오류 메시지를 표시하고 작업 설정을 종료합니다.

의미 체계 분할 도구의 이전 이터레이션에서는 범주 색상 정보가 16진수 RGB 형식으로 출력 매니페스트에 출력되지 않았습니다. 이 기능은 확인 및 조정 워크플로우가 도입됨과 동시에 출력 매니페스트에 도입되었습니다. 따라서 이전 출력 매니페스트는 이 새 워크플로와 호환되지 않습니다.

작업 시작 전 데이터 필터링

Amazon SageMaker Ground Truth는 입력 매니페스트의 모든 객체를 처리합니다. 부분적으로 레이블이 지정된 데이터 세트가 있는 경우, 입력 매니페스트에서 Amazon S3 Select 쿼리를 사용하여 사용자 지정 매니페스트를 생성할 수 있습니다. 레이블이 지정되지 않은 객체는 개별적으로 실패하지만 작업이 실패하지는 않으며 처리 비용이 발생할 수 있습니다. 확인하지 않으려는 객체를 필터링하면 비용이 절감됩니다.

콘솔을 사용하여 확인 작업을 생성하는 경우 여기에 제공된 필터링 도구를 사용할 수 있습니다. API를 사용하여 작업을 생성하는 경우 필요에 따라 워크플로의 데이터 부분을 필터링하세요.

javascript가 브라우저에서 비활성화되거나 사용이 불가합니다.

AWS 설명서를 사용하려면 Javascript가 활성화되어야 합니다. 지침을 보려면 브라우저의 도움말 페이지를 참조하십시오.

문서 규칙

3D 포인트 클라우드 객체 추적

사용자 지정 라벨링 워크플로우 생성