3D 點雲物件偵測 - Amazon SageMaker
檢視工作者任務界面建立 3D 點雲物件偵測標記任務建立 3D 點雲物件偵測調整或驗證標記任務輸出資料格式

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

3D 點雲物件偵測

當您希望工作者在物件周圍繪製 3D 立方體，以分類 3D 點雲中的物件時，請使用此任務類型。例如，您可以使用此任務類型，要求工作者識別點雲中各種不同的物件，例如汽車、自行車和行人。

對於此任務類型，工作者所標記的資料物件為單一點雲影格。Ground Truth 會使用您提供的點雲資料呈現 3D 點雲資料。您也可以提供相機資料，以提供有關影格中各場景的更多視覺化資訊給工作者，協助工作者在物件周圍繪製 3D 立方體。

Ground Truth 提供工具，讓工作者在 3D 場景和投影側視圖中 (上視圖、側視圖和後視圖)，以三維 9 個自由度 (x、y、z、rx、ry、rz、l、w、h) 來標註物件。如果您提供感應器融合資訊 (例如相機資料)，當工作者新增立方體來識別 3D 點雲中的物件時，立方體會出現，而可在 2D 影像中修改。新增立方體後，在 2D 或 3D 場景中對該立方體所做的所有編輯，都會投影到其他視圖中。

您可以使用 3D 點雲物件偵測調整任務類型來建立任務，以調整 3D 點雲物件偵測標記任務中建立的註釋。

如果您是 Ground Truth 3D 點雲標記形式的新使用者，我們建議您檢閱 3D 點雲標記任務概觀。此標記模式與其他 Ground Truth 任務類型不同，此頁面概述建立 3D 點雲標記任務時，應注意的重要細節。

檢視工作者任務界面

Ground Truth 為工作者提供 Web 入口網站和工具，以完成 3D 點雲物件偵測註釋任務。建立標記任務時，請在 HumanTaskUiArn 參數中提供預先建置的 Ground Truth 工作者 UI 的 Amazon Resource Name (ARN)。當您在主控台使用此任務類型建立標記任務時，自動會使用此工作者 UI。在主控台建立標記任務時，您可以預覽工作者 UI 並與之互動。如果您是新使用者，建議使用主控台建立標記任務，以確保標籤屬性、點雲影格及 (如適用) 影像正常顯示。

以下是 3D 點雲物件偵測工作者任務界面的 GIF。如果您以世界座標系統提供感應器融合的相機資料，則影像與點雲影格中的場景一致。這些影像會出現在工作者入口網站中，如下列 GIF 所示。

工作者可以使用鍵盤和滑鼠在 3D 場景中導覽。他們可以：

  • 在點雲中按兩下特定物件以放大。

  • 使用滑鼠滾輪或觸控板來放大和縮小點雲。

  • 同時按下鍵盤方向鍵和 Q、E、A、D 鍵，以向上、向下、向左、向右移動。使用鍵盤按鍵 W 和 S 來放大和縮小。

當工作者在 3D 場景中放置立方體後，將會出現側視圖，其中包含三個投影側視圖：上視圖、側視圖和後視圖。這些側視圖會顯示所放入立方體內部和周圍的點，以協助工作人員美化該區域內的立方體邊界。工作者可以使用滑鼠來放大和縮小這些側視圖。

以下影片示範在 3D 點雲和側視圖中來回移動。

工作者 UI 的 View (檢視) 功能表中提供其他 選項和功能。如需工作者 UI 的全方位概觀，請參閱工作者指示頁面。

輔助標記工具

Ground Truth 協助工作者在 3D 點雲物件追蹤任務中，使用機器學習和電腦視覺技術輔助標記工具，更快、更準確地標註 3D 點雲。下列輔助標記工具適用於此任務類型：

  • 貼齊 – 工作者可以在物件周圍新增立方體，並使用鍵盤快速鍵或選單選項，以 Ground Truth 自動調整工具將立方體緊貼物件。

  • 放在地面 – 當工作者將立方體新增至 3D 場景後，工作者可以自動將立方體貼齊地面。例如，工作者可以使用此功能，將立方體貼齊場景中的道路或人行道。

  • 多視角標記 – 當工作者將 3D 立方體新增至 3D 場景後，側面板會顯示正面、側面和頂端透視圖，以協助工作人員在物件周圍緊密地調整立方體。在所有這些視圖中，立方體包含一個箭頭，可指出物件的方向或方位。當工作者調整立方體時，調整會即時顯示在所有視圖上 (即 3D 視圖、上視圖、側視圖和正視圖)。

  • 感應器融合 – 如果您提供感應器融合的資料，則工作者可以在 3D 場景和 2D 影像中調整註釋，而註釋會即時投影到其他視圖。此外，工作者還可以選擇檢視相機面向的方向和相機視錐體。

  • 檢視選項 – 可讓工作者輕鬆隱藏或檢視立方體、標籤文字、地面網線和其他點屬性，例如顏色或濃度。工作者也可以在透視投影和正投影之間選擇。

建立 3D 點雲物件偵測標記任務

您可以使用 SageMaker 主控台或 API 作業建立 3D 點雲標示工作CreateLabelingJob。若要為此任務類型建立標記任務，您需要下列項目：

此外，請確定您已檢閱且符合 指派 IAM 許可以使用 Ground Truth。

請參閱下列其中一節，以了解如何使用主控台或 API 建立標記任務。

建立標記任務 (主控台)

您可以按照說明進行操作，以了解如何建立標記任務 (主控台)在 SageMaker 主控台中建立 3D 點雲物件偵測標示工作。建立標記任務時，請注意下列事項：

  • 輸入資訊清單檔案必須是單一影格資訊清單檔案。如需詳細資訊，請參閱 建立點雲影格輸入資訊清單檔案。

  • 或者，您可以提供標籤類別和影格屬性。工作者可以將其中一個或多個屬性指派給註釋，以提供有關該物件的更多資訊。例如，您可以使用 occluded 屬性，讓工作者知道物件有一部分被遮住。

  • 3D 點雲標記任務不支援自動標記資料和註釋合併。

  • 3D 點雲物件偵測標記任務可能需要數小時才能完成。當您選取工作團隊，您可以為這些標記任務指定更長的時間限制 (最多 7 天，即 604800 秒)。

建立標記任務 (API)

本節涵蓋使用 SageMaker API 作業建立標籤工作時需要瞭解的詳細資訊CreateLabelingJob。此 API 為所有 AWS SDK 定義此操作。若要查看這項操作支援的特定語言 SDK 清單，請參閱 CreateLabelingJob 的〈另請參閱〉一節。

建立標記任務 (API) 提供 CreateLabelingJob 操作的概觀。設定請求時，請遵循這些指示並執行下列動作：

  • 您必須在 HumanTaskUiArn 中輸入 ARN。請使用 arn:aws:sagemaker:<region>:394669845002:human-task-ui/PointCloudObjectDetection。將 <region> 替換成您建立標記任務所在的 AWS 區域。

    請勿輸入 UiTemplateS3Uri 參數。

  • 輸入資訊清單檔案必須是單一影格資訊清單檔案。如需詳細資訊，請參閱 建立點雲影格輸入資訊清單檔案。

  • 請在標籤類別組態檔案中指定標籤、標籤類別、影格屬性和工作者指示。若要了解如何建立此檔案，請參閱使用標籤類別和影格屬性建立標記類別組態檔案。

  • 您需要為註釋前和註釋後 (ACS) Lambda 函數提供預先定義的 ARN。這些 ARN 專屬於您用來建立標記任務的 AWS 區域。

    • 若要尋找註釋前 Lambda ARN，請參閱 PreHumanTaskLambdaArn。使用您建立標記任務所在的區域，找出正確的 ARN。例如，如果您在 us-east-1 中建立標記任務，則 ARN 為 arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection。

    • 若要尋找註釋後 Lambda ARN，請參閱 AnnotationConsolidationLambdaArn。使用您建立標記任務所在的區域，找出正確的 ARN。例如，如果您在 us-east-1 中建立標記任務，則 ARN 為 arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection。

  • NumberOfHumanWorkersPerDataObject 中指定的工作者數目必須為 1。

  • 3D 點雲標記任務不支援自動標記資料。請勿在 LabelingJobAlgorithmsConfig 中指定參數的值。

  • 3D 點雲物件偵測標記任務可能需要數小時才能完成。您可以在 TaskTimeLimitInSeconds 中為這些標記任務指定更長的時間限制 (最多 7 天，即 604,800 秒)。

建立 3D 點雲物件偵測調整或驗證標記任務

您可以使用 Ground Truth 主控台或 CreateLabelingJob API 來建立調整或驗證標記任務。若要進一步了解調整和驗證標記任務，以及了解如何建立標記任務，請參閱 驗證和調整標籤。

建立調整標記任務時，您輸入至標記任務的資料可以包含標籤，以及前一個標記任務或外部來源的坡度、偏離角和滾動量值。在調整任務中，坡度和滾動將在工作者 UI 中視覺化，但無法修改。偏離角是可調整的。

Ground Truth 使用 Tait-Bryan 角度搭配以下內部函數輪換，在工作者 UI 中視覺化偏離角、坡度和滾動。首先，根據 Z 軸 (偏離角) 將輪換套用至車輛。接著，輪換的車輛根據內部函數 Y 軸 (坡度) 輪換。最後，車輛根據內部函數 X 軸（滾動）輪換。

輸出資料格式

當您建立 3D 點雲物件偵測標記任務時，任務會傳送給工作者。當這些工作者完成工作時，標籤會寫入您建立標記任務時指定的 Amazon S3 儲存貯體。輸出資料格式決定當標籤任務狀態 (LabelingJobStatus) 為時，您在 Amazon S3 儲存貯體中看到的內容Completed。

如果您是 Ground Truth 的新使用者，請參閱 輸出資料，進一步了解 Ground Truth 輸出資料格式。若要了解 3D 點雲物件偵測輸出資料格式，請參閱 3D 點雲物件偵測輸出。