使用边界框对映像对象进行分类 - 亚马逊 SageMaker AI
创建边界框标注作业（控制台）创建边界框标注作业 (API)边界框输出数据
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使用边界框对映像对象进行分类

用于训练机器学习模型的图像通常包含多个对象。要对图像中的一个或多个对象进行分类和本地化，请使用 Amazon G SageMaker round Truth 边界框贴标任务类型。在这种情况下，本地化意味着边界框的像素位置。您可以使用 Amazon A SageMaker I 控制台的 Ground Truth 部分或CreateLabelingJob操作来创建定界箱贴标任务。

重要

对于此任务类型，如果您创建自己的清单文件，请使用 "source-ref" 识别 Amazon S3 中您要标注的每个图像文件的位置。有关更多信息，请参阅 输入数据。

创建边界框标注作业（控制台）

您可以按照说明学习创建标注作业（控制台）如何在 SageMaker AI 控制台中创建边界框标签作业。在步骤 10 中，从任务类别下拉菜单中选择图像，然后选择边界框作为任务类型。

Ground Truth 为标注任务提供类似于以下内容的工作人员 UI。使用控制台创建标注作业时，需要指定有助于工作人员完成作业的说明，以及工作人员最多可以选择的 50 个标签。

Gif 显示了如何在对象周围为类别画一个框。

创建边界框标注作业 (API)

要创建边界框标签作业，请使用 SageMaker API 操作CreateLabelingJob。此 API 为所有人定义了此操作 Amazon SDKs。要查看此操作 SDKs 支持的特定语言列表，请查看的 “另请参阅” 部分。CreateLabelingJob

请按照创建标注作业 (API)中的说明进行操作，并在配置请求时执行以下操作：

  • 此任务类型的注释前 Lambda 函数以 PRE-BoundingBox 结尾。要查找您所在地区的预注释 Lambda ARN，请参阅。PreHumanTaskLambdaArn

  • 此任务类型的注释合并 Lambda 函数以 ACS-BoundingBox 结尾。要查找您所在地区的注释合并 Lambda ARN，请参阅。AnnotationConsolidationLambdaArn

以下是一个 Amazon Python SDK (Boto3) 请求示例，该请求在美国东部（弗吉尼亚州北部）区域中创建标注作业。所有红色参数都应替换为您的规范和资源。

response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-bounding-box-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-BoundingBox',
        'TaskKeywords': [
            'Bounding Box',
        ],
        'TaskTitle': 'Bounding Box task',
        'TaskDescription': 'Draw bounding boxes around objects in an image',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-BoundingBox'
          }
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

为边界框标注作业提供模板

如果要使用 API 创建标注作业，必须在 UiTemplateS3Uri 中提供工作人员任务模板。复制并修改以下模板。仅修改 short-instructions、full-instructions 和 header。将此模板上传到 S3，并在 UiTemplateS3Uri 中为此文件提供 S3 URI。

边界框输出数据

创建边界框标注作业后，输出数据将位于使用 API 时在 S3OutputPath 参数中指定的 Amazon S3 存储桶中，或控制台的作业概览部分的输出数据集位置字段中。

例如，成功完成的单类边界框任务的输出清单文件将包含以下内容：

[
  {
    "boundingBox": {
      "boundingBoxes": [
        {
          "height": 2832,
          "label": "bird",
          "left": 681,
          "top": 599,
          "width": 1364
        }
      ],
      "inputImageProperties": {
        "height": 3726,
        "width": 2662
      }
    }
  }
]

boundingBoxes 参数标识围绕标识为“鸟”的对象绘制的边界框相对于图像左上角的位置，该位置被认为是 (0,0) 像素坐标。在上一个示例中，left 和 top 确定边界框左上角的像素相对于图像左上角的位置。边界框的尺寸使用 height 和 width 进行标识。inputImageProperties 参数给出原始输入图像的像素尺寸。

当您使用边界框任务类型时，您可以创建单类和多类边界框标注作业。成功完成的多类边界框的输出清单文件将包含以下内容：

[
  {
    "boundingBox": {
      "boundingBoxes": [
        {
          "height": 938,
          "label": "squirrel",
          "left": 316,
          "top": 218,
          "width": 785
        },
        {
          "height": 825,
          "label": "rabbit",
          "left": 1930,
          "top": 2265,
          "width": 540
        },
        {
          "height": 1174,
          "label": "bird",
          "left": 748,
          "top": 2113,
          "width": 927
        },
        {
          "height": 893,
          "label": "bird",
          "left": 1333,
          "top": 847,
          "width": 736
        }
      ],
      "inputImageProperties": {
        "height": 3726,
        "width": 2662
      }
    }
  }
]

要了解有关边界框标注作业产生的输出清单文件的更多信息，请参阅边界框作业输出。

要了解有关 Ground Truth 生成的输出清单文件以及 Ground Truth 用来存储输出数据的文件结构的更多信息，请参阅标注作业输出数据。