图像语义分割 - Amazon SageMaker
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本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异,则一律以英文原文为准。

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 语义分割标记任务。在分配语义分割标记作业时,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记作业。

您可以使用 Ground Truth 控制台的 Amazon SageMaker 部分或 CreateLabelingJob 操作创建语义分段标记作业。

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 中您要标记的每个图像文件的位置。有关更多信息,请参阅输入数据

创建语义分段标记作业(控制台)

您可以按照 创建标记作业(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记作业。在步骤 10 中,从 Task category任务类别) 下拉菜单中选择 Image (映像),然后选择 Semantic segmentation (语义分割) 作为任务类型。

Ground Truth 为标记任务提供类似于以下内容的工作人员 UI。使用控制台创建标记作业时,需要指定说明,以帮助工作人员完成工作人员可以从中选择的作业和标签。

创建语义分段标记作业 (API)

要创建语义分段标记作业,请使用 SageMaker API 操作 CreateLabelingJob。该 API 为所有 AWS 开发工具包定义了该操作。要查看此操作支持的语言特定SDKs的列表,请查看 的请参阅部分CreateLabelingJob

请按照创建标记作业 (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。要查找您的区域的注释前 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

以下是在 区域中创建标记作业的 AWS Python 开发工具包 (Boto3 请求美国东部(弗吉尼亚北部)的示例。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' }, ] )

为语义分段标记作业提供模板

如果要使用 API 创建标记作业,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 header

将此模板上传到 S3,并在 UiTemplateS3Uri 中为此文件提供 S3 URI。

<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script> <crowd-form> <crowd-semantic-segmentation name="crowd-semantic-segmentation" src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" header="Please segment out all pedestrians." labels="{{ task.input.labels | to_json | escape }}" > <full-instructions header="Segmentation instructions"> <ol><li><strong>Read</strong> the task carefully and inspect the image.</li> <li><strong>Read</strong> the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li> <li><strong>Choose</strong> the appropriate label that best suits an object and paint that object using the tools provided.</li></ol> </full-instructions> <short-instructions> <h2><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h2> <p>Enter description to explain a correctly done segmentation</p> <p><br></p><h2><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h2> <p>Enter description of an incorrectly done segmentation</p> </short-instructions> </crowd-semantic-segmentation> </crowd-form>

语义分割输出数据

创建语义分割标记作业后,当您使用 API 时,输出数据将位于 Amazon S3 参数中指定的 S3OutputPath 存储桶中,或者位于 控制台的 Job overview (作业概述) 部分的 Output dataset location (输出数据集位置) 字段中。

要详细了解 Ground Truth 生成的输出清单文件以及 Ground Truth 用于存储输出数据的文件结构,请参阅输出数据

要查看语义分段标记作业的输出清单文件示例,请参阅 3D点云语义分割输出