자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정 - 아마존 SageMaker

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자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정

Ground Truth 자동화된 데이터 설정을 사용하여 Amazon S3 버킷에서 동영상 파일을 자동으로 감지하고 해당 파일에서 동영상 프레임을 추출할 수 있습니다. 자세한 방법은 비디오 파일 제공(을)를 참조하세요.

Amazon S3에 이미 동영상 프레임이 있는 경우 자동화된 데이터 설정을 사용하여 레이블 지정 작업에 이러한 동영상 프레임을 사용할 수 있습니다. 이 옵션의 경우 단일 동영상의 모든 동영상 프레임을 고유한 접두사를 사용하여 저장해야 합니다. 이 옵션을 사용하기 위한 요구 사항에 대한 자세한 내용은 동영상 프레임 제공 섹션을 참조하세요.

다음 섹션 중 하나를 선택하여 Ground Truth와 자동 입력 데이터 세트 연결을 설정하는 방법을 알아보세요.

다음 절차를 사용하여 동영상 파일을 Ground Truth와 연결하고 동영상 프레임 객체 감지 및 객체 추적 레이블 지정 작업을 위해 해당 파일에서 동영상 프레임을 자동으로 추출합니다.

참고

자동화된 데이터 설정 콘솔 도구를 사용하여 10개 이상의 동영상 파일에서 동영상 프레임을 추출하는 경우, 도구에서 생성하는 매니페스트 파일을 수정하거나 10개 이하의 동영상 프레임 시퀀스 파일을 포함하도록 새 파일을 만들어야 합니다. 자세한 내용은 비디오 파일 제공 섹션을 참조하세요.

동영상 파일이 자동화된 데이터 설정을 수행하는 AWS 리전과 동일한 리전의 Amazon S3 버킷에 저장되어 있는지 확인하세요.

Amazon S3의 동영상 파일을 Ground Truth와 자동으로 연결하고 동영상 프레임을 추출합니다.

  1. Amazon SageMaker 콘솔에서 라벨 제작 작업 생성 페이지 (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth) 로 이동합니다.

    입력 및 출력 S3 버킷은 레이블 지정 작업을 생성하는 AWS 리전과 동일한 리전에 있어야 합니다. 이 링크를 클릭하면 노스 버지니아 (us-east-1) 지역으로 이동할 수 있습니다. AWS 입력 데이터가 다른 리전에서 Amazon S3 버킷에 있는 경우 해당 리전에서 실행할 수 있습니다. AWS 지역을 변경하려면 탐색 표시줄에서 현재 표시된 지역의 이름을 선택합니다.

  2. 레이블 지정 작업 생성을 선택합니다.

  3. 작업 이름을 입력합니다.

  4. 입력 데이터 설정 섹션에서 자동화된 데이터 설정을 선택합니다.

  5. 입력 데이터 세트의 S3 위치에 Amazon S3 URI를 입력합니다. S3 URI는 다음과 같습니다: s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/path-to-files/. 이 URI는 동영상 파일이 저장되는 Amazon S3 위치를 가리킵니다.

  6. 출력 데이터 세트의 S3 위치를 지정하세요. 이는 출력 데이터가 저장되는 곳입니다. 출력 데이터를 입력 데이터 세트와 동일한 위치에 저장하거나 새 위치를 지정하고 출력 데이터를 저장할 위치의 S3 URI를 입력할 수 있습니다.

  7. 드롭다운 목록을 사용하여 데이터 유형에 맞는 동영상 파일을 선택합니다.

  8. 예, 객체 추적 및 감지 작업을 위한 프레임 추출을 선택합니다.

  9. 프레임 추출 방법을 선택합니다.

    • 동영상에서 추출한 모든 프레임을 사용하여 레이블 지정 작업 생성을 선택하면, Ground Truth는 입력 데이터 세트를 위한 S3 위치에서 각 동영상의 모든 프레임을 최대 2,000프레임까지 추출합니다. 입력 데이터 세트의 동영상에 2,000개 이상의 프레임이 포함된 경우 처음 2,000개가 추출되어 해당 레이블 지정 작업에 사용됩니다.

    • 동영상의 매 x 프레임을 사용하여 레이블 지정 작업 생성을 선택하면, Ground Truth는 입력 데이터 세트의 S3 위치에 있는 각 동영상에서 매 x번째 프레임을 추출합니다.

      예를 들어 동영상 길이가 2초이고 프레임 속도가 초당 30프레임인 경우 동영상의 프레임은 60개입니다. 여기서 10을 지정하면 Ground Truth는 동영상에서 매 10번째 프레임마다 추출합니다. 즉, 첫 번째, 10번째, 20번째, 30번째, 40번째, 50번째, 60번째 프레임이 추출됩니다.

  10. IAM 실행 역할을 선택하거나 생성합니다. 이 역할에 5단계와 6단계에서 지정한 입력 및 출력 데이터에 대한 Amazon S3 위치에 액세스할 수 있는 권한이 있는지 확인하세요.

  11. 데이터 설정 완료를 선택합니다.

다음 절차에 따라 동영상 프레임 시퀀스를 Ground Truth와 연결하여 동영상 프레임 객체 감지 및 객체 추적 레이블 지정 작업을 수행할 수 있습니다.

동영상 프레임이 자동화된 데이터 설정을 수행하는 AWS 리전과 동일한 리전의 Amazon S3 버킷에 저장되어 있는지 확인하세요. 각 동영상 프레임 시퀀스에는 고유한 접두사가 있어야 합니다. 예를 들어, 두 시퀀스가 s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/에 저장되어 있는 경우 각 시퀀스에는 sequence1 및 sequence2와 같은 고유한 접두사가 있어야 하며 둘 다 /sequences/ 접두사 바로 아래에 위치해야 합니다. 위 예제에서 이 두 시퀀스의 위치는 s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence1/ 및 s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence2/입니다.

Amazon S3의 동영상 프레임을 Ground Truth와 자동으로 연결:

  1. Amazon SageMaker 콘솔에서 라벨 제작 작업 생성 페이지 (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth) 로 이동합니다.

    입력 및 출력 S3 버킷은 레이블 지정 작업을 생성하는 AWS 리전과 동일한 리전에 있어야 합니다. 이 링크를 클릭하면 노스 버지니아 (us-east-1) 지역으로 이동할 수 있습니다. AWS 입력 데이터가 다른 리전에서 Amazon S3 버킷에 있는 경우 해당 리전에서 실행할 수 있습니다. AWS 지역을 변경하려면 탐색 표시줄에서 현재 표시된 지역의 이름을 선택합니다.

  2. 레이블 지정 작업 생성을 선택합니다.

  3. 작업 이름을 입력합니다.

  4. 입력 데이터 설정 섹션에서 자동화된 데이터 설정을 선택합니다.

  5. 입력 데이터 세트의 S3 위치에 Amazon S3 URI를 입력합니다.

    이는 시퀀스가 저장되는 Amazon S3 위치여야 합니다. 예를 들어, 두 개의 시퀀스가 s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence1/, s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence2/에 저장되어 있는 경우 여기에 s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/을(를) 입력하세요.

  6. 출력 데이터 세트의 S3 위치를 지정하세요. 이는 출력 데이터가 저장되는 곳입니다. 출력 데이터를 입력 데이터 세트와 동일한 위치에 저장하거나 새 위치를 지정하고 출력 데이터를 저장할 위치의 S3 URI를 입력할 수 있습니다.

  7. 드롭다운 목록을 사용하여 데이터 유형에 맞는 동영상 프레임을 선택합니다.

  8. IAM 실행 역할을 선택하거나 생성합니다. 이 역할에 5단계와 6단계에서 지정한 입력 및 출력 데이터에 대한 Amazon S3 위치에 액세스할 수 있는 권한이 있는지 확인하세요.

  9. 데이터 설정 완료를 선택합니다.

이 절차는 5단계에서 지정한 입력 데이터 세트의 Amazon S3 위치에 입력 매니페스트를 생성합니다. SageMaker API 또는 AWS CLI, 또는 AWS SDK를 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 경우 이 입력 매니페스트 파일의 Amazon S3 URI를 파라미터 입력으로 사용합니다. ManifestS3Uri