图像语义分割 - Amazon SageMaker
创建语义分割标注作业（控制台）创建语义分割标注作业 (API)语义分割输出数据
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图像语义分割

要在像素级别标识图像内容，请使用 Amazon SageMaker Ground Truth 语义分割标注任务。在分配语义分割标注作业时，工作人员会将图像中的像素分类为一组预定义的标签或类。Ground Truth 支持单类和多类语义分割标注作业。

您可以使用 Amazon SageMaker 控制台的 Ground Truth 部分或 CreateLabelingJob 操作创建语义分割标注作业。

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。

创建语义分割标注作业（控制台）

您可以按照创建标注作业（控制台）中的说明进行操作，以了解如何在 SageMaker 控制台中创建语义分割标注作业。在步骤 10 中，从任务类别下拉菜单中选择图像，然后选择语义分割作为任务类型。

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，需要指定说明，以便于工作人员完成工作人员可以从中选择的作业和标签。

创建语义分割标注作业 (API)

要创建语义分割标注作业，请使用 SageMaker API 操作 CreateLabelingJob。此 API 为所有 Amazon SDK 定义了此操作。要查看此操作支持的特定于语言的 SDK 列表，请查看 CreateLabelingJob 的另请参阅部分。

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-SemanticSegmentation 结尾。要查找您所在区域的注释前 Lambda ARN，请参阅 PreHumanTaskLambdaArn。

  • 此任务类型的注释合并 Lambda 函数以 ACS-SemanticSegmentation 结尾。要查找您所在区域的注释合并 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-semantic-segmentation-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-SemanticSegmentation,
        'TaskKeywords': [
            'Semantic Segmentation',
        ],
        'TaskTitle': 'Semantic segmentation task',
        'TaskDescription': 'For each category provided, segment out each relevant object using the color associated with that category',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-SemanticSegmentation'
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)

为语义分割标注作业提供模板

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。

语义分割输出数据

创建语义分割标注作业后，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。

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，请参阅输出数据。

要查看语义分割标注作业的输出清单文件示例，请参阅3D 点云语义分割输出。