自动视频帧输入数据设置 - Amazon SageMaker
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异,请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门

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。

自动视频帧输入数据设置

您可以使用 Ground Truth 自动数据设置自动检测 Amazon S3 存储桶中的视频文件并从这些文件中提取视频帧。要了解如何操作,请参阅提供视频文件

如果 Amazon S3 中已有视频帧,则可以使用自动数据设置在标签作业中使用这些视频帧。对于此选项,来自单个视频的所有视频帧必须使用唯一的前缀来存储。要了解使用此选项的要求,请参阅提供视频帧.

选择以下部分之一,了解如何使用 Ground Truth 设置自动输入数据集连接。

使用以下过程将视频文件与 Ground Truth 连接起来,并自动从这些文件中提取视频帧以进行视频帧对象检测和对象跟踪标记作业。

注意

如果您使用自动数据设置控制台工具从 10 个以上的视频文件中提取视频帧,则需要修改该工具生成的清单文件或创建一个新的清单文件以包含 10 个或更少的视频帧序列文件。要了解更多信息,请参阅 提供视频文件

确保您的视频文件存储在同一存储桶中的 Amazon S3 存储桶中。Amazon您在其中执行自动数据设置的区域。

使用 Ground Truth 自动连接 Amazon S3 中的视频文件并提取视频帧:

  1. 导航到创建标记作业Amazon SageMaker 控制台中的页面:https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth.

    您的输入和输出 S3 存储桶必须位于同一位置中。Amazon您在其中创建标签作业的地区。这个链接将您带到弗吉尼亚北部(us-east-1)Amazon区域。如果您的输入数据位于另一个区域的 Amazon S3 存储桶中,请切换到该区域。更改Amazon地区,在导航栏中,选择当前显示区域的名称。

  2. Select创建标记作业.

  3. 输入 Job name(任务名称)。

  4. 在部分中输入数据设置,选择自动化数据设置.

  5. 输入以下内容的 Amazon S3 URI输入数据集的 S3 位置. S3 URI 看上去与下类似:s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/path-to-files/. 此 URI 应指向存储视频文件的 Amazon S3 位置。

  6. 指定您的输出数据集的 S3 位置. 这是您存放输出数据的地方。您可以选择将输出数据存储在与输入数据集相同的位置要么指定新位置然后输入要存储输出数据的位置的 S3 URI。

  7. 选择视频文件为了您的数据类型使用下拉列表。

  8. 选择是的,为对象跟踪和检测任务提取帧.

  9. 选择帧提取.

    • 选择时使用从视频中提取的所有帧来创建标签任务,Ground Truth 从你的每个视频中提取所有帧输入数据集的 S3 位置,最多 2,000 帧。如果输入数据集中的视频包含 2,000 个以上的帧,则提取前 2,000 帧并用于该标注任务。

    • 选择时使用每个x从视频中进行帧以创建标签任务,Ground Truth 提取每一个xth从你的每个视频中的帧输入数据集的 S3 位置.

      例如,如果你的视频长度为 2 秒,并且有帧率在每秒 30 帧中,视频中有 60 帧。如果你在这里指定 10,Ground Truth 每 10 次提取一次th来自视频的帧。这意味着 1st,10th,20th,30th,40th,50th,和 60th帧被提取。

  10. 选择或创建 IAM 执行角色。确保此角色有权访问您的 Amazon S3 位置以获取步骤 5 和 6 中指定的输入和输出数据。

  11. Select完成数据设置.

使用以下过程将视频帧序列与 Ground Truth 连接起来,以进行视频帧对象检测和对象跟踪标记作业。

确保您的视频帧存储在同一存储桶中的 Amazon S3 存储桶中。Amazon您在其中执行自动数据设置的区域。每个视频帧序列都应该有唯一的前缀。例如,如果你有两个序列存储在s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/,每个人应具有唯一的前缀,如sequence1sequence2并且都应该直接位于/sequences/prefix. 在以上示例中,这两个序列的位置是:s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence1/s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence2/.

使用 Ground Truth 自动连接 Amazon S3 中的视频帧:

  1. 导航到创建标记作业在 Amazon SageMaker 控制台中的页面:https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth.

    您的输入和输出 S3 存储桶必须位于同一位置中。Amazon您在其中创建标签作业的地区。这个链接将您带到弗吉尼亚北部(us-east-1)Amazon区域。如果您的输入数据位于另一个区域的 Amazon S3 存储桶中,请切换到该区域。更改Amazon地区,在导航栏中,选择当前显示区域的名称。

  2. Select创建标记作业.

  3. 输入 Job name(任务名称)。

  4. 在部分中输入数据设置,选择自动化数据设置.

  5. 输入以下内容的 Amazon S3 URI输入数据集的 S3 位置.

    这应是存储序列的 Amazon S3 位置。例如,如果你有两个序列存储在s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence1/s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/sequence2/输入s3://DOC-EXAMPLE-BUCKET/video-frames/sequences/在这里。

  6. 指定您的输出数据集的 S3 位置. 这是您存放输出数据的地方。您可以选择将输出数据存储在与输入数据集相同的位置要么指定新位置然后输入要存储输出数据的位置的 S3 URI。

  7. 选择视频帧数为了您的数据类型使用下拉列表。

  8. 选择或创建 IAM 执行角色。确保此角色有权访问您的 Amazon S3 位置以获取步骤 5 和 6 中指定的输入和输出数据。

  9. Select完成数据设置.

这些过程将在 Amazon S3 位置为您在步骤 5 中指定的输入数据集创建输入清单。如果要使用 SageMaker API 创建标记作业,或者,Amazon CLI,或者Amazon开发工具包,使用此输入清单文件的 Amazon S3 URI 作为参数的输入ManifestS3Uri.