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。
使用 Ground Truth 來標籤 3D 點雲
建立 3D 點雲標籤工作，讓工作者標籤 3D 點雲中的物件，而物件可能產生自 3D 感應器 (例如雷射探測與測距 (LiDAR) 感應器和景深相機)，或透過 3D 重建拼接由媒介 (例如無人機) 拍攝的影像而產生。
3D 點雲
點雲是由包含許多點的三維 (3D) 視覺化資料組成。每個點都以三個座標來描述，通常是 x、y 和 z。若要在點雲中新增顏色或點強度變化，您可以使用其他屬性來描述點，例如代表強度的 i，或紅色 (r)、綠色 (g) 和藍色 (b) 8 位元顏色通道的值。建立 Ground Truth 3D 點雲標籤工作時，您可以提供點雲和 (選擇提供) 感應器融合資料。
下列影像顯示由 Ground Truth 轉譯且出現在語意分割工作者使用者介面中的單一 3D 點雲場景。
LiDAR
雷射探測與測距 (LiDAR) 感應器是一種常見的感應器，用於收集度量以產生點雲資料。LiDAR 是一種遠端感測方法，利用脈衝雷射的形式來測量物體與感應器之間的距離。您可以使用 接受的原始 3D 資料格式 中所述的原始資料格式，提供從 LiDAR 感應器產生的 3D 點雲資料給 Ground Truth 3D 點雲標籤工作。
感應器融合
Ground Truth 3D 點雲標籤工作包含感應器融合功能，此功能支援所有任務類型的攝影機感應器融合。有些感應器配備多個 LiDAR 裝置和攝影機，可拍攝影像，並將影像與 LiDAR 影格建立關聯。為了協助註釋者以高可信度視覺化完成您的任務，您可以使用 Ground Truth 感應器融合功能，透過 3D 掃描器 (例如 LiDAR) 外部矩陣及相機外部和內部矩陣，將註釋 (標籤) 從 3D 點雲投影到 2D 相機影像，反之亦然。如需進一步了解，請參閱感應器融合。
標籤 3D 點雲
Ground Truth 提供使用者介面 (UI) 和工具，讓工作者標籤或註釋 3D 點雲。當您使用物件偵測或語意分割任務類型時，工作者只能註釋一個點雲影格。當您使用物件追蹤時，工作者可以註釋一系列的影格。您可以使用物件追蹤，在序列中的所有影格之間追蹤物件的移動情形。
以下示範工作者如何使用 Ground Truth 工作者入口網站和工具，在物件偵測任務中註釋 3D 點雲。如需其他任務類型的類似視覺化範例，請參閱3D 點雲任務類型。
點雲註釋的輔助標籤工具
Ground Truth 提供輔助標籤工具，協助工作者更快、更準確地完成點雲註釋任務。關於工作者使用者介面中為每一種任務類型提供的輔助標籤工具，如需詳細資訊，請選取任務類型，並請參閱該頁面的檢視工作者任務介面一節。
後續步驟
使用 Ground Truth 3D 點雲標籤工作時，您可以建立六種類型的任務。使用3D 點雲任務類型中的主題，以進一步了解這些任務類型，以及了解如何使用您選擇的任務類型來建立標籤工作。
3D 點雲標籤工作與其他 Ground Truth 標籤模式不同。建立標籤工作之前，建議您先閱讀3D 點雲標記任務概觀。此外，請檢閱3D 點雲與影片影格標籤工作配額中的輸入資料配額。
如需使用 SageMaker API 和 AWS Python SDK (博托 3) 建立 3D 點雲標籤工作的 end-to-end 示範，請參閱範例筆記本索引標籤中的建立 3D-pointcloud-labeling-job .ipyn
重要
如果您使用 2020 年 6 月 5 日之前建立的筆記本執行個體來執行此筆記本，您必須停止並重新啟動該筆記本執行個體，筆記本才能運作。
