Amazon Sagemaker Ground Truth 中圖像 Label 調整作業的問題

Question

我正在嘗試在 Ground Truth 中創建圖像 Label 調整作業，但遇到了一些麻煩。 問題是我有一個圖像數據集，其中有預制的邊界框。 我有一個外部 python 腳本，它使用每個圖像的 json 創建“dataset.manifest”文件。 以下是該清單文件的前四行：

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{"source-ref": "s3://automatic-defect-detection/LM-WNB1-M-0000126256-camera_3_0006.jpg", "bounding-box": {"image_size": [{"width": 2048, "height": 1536, "depth": 3}], "annotations": [{"class_id": 3, "width": 80, "height": 80, "top": 322, "left": 1154}, {"class_id": 3, "width": 80, "height": 80, "top": 633, "left": 968}]}, "bounding-box-metadata": {"class-map": {"3": "FF"}, "type": "groundtruth/object-detection", "human-annotated": "yes"}}
{"source-ref": "s3://automatic-defect-detection/LM-WNB1-M-0000126253-camera_2_0019.jpg", "bounding-box": {"image_size": [{"width": 2048, "height": 1536, "depth": 3}], "annotations": [{"class_id": 2, "width": 80, "height": 80, "top": 428, "left": 1058}]}, "bounding-box-metadata": {"class-map": {"2": "DD"}, "type": "groundtruth/object-detection", "human-annotated": "yes"}}

現在的問題是，我正在 Amazon Sagemaker 中創建私有作業來進行嘗試。 我在 S3 存儲桶中有清單文件和圖像，它實際上有點管用。 於是我輸入manifest select，激活“Existing-labels display options”。 邊界框的現有標簽不會自動出現，所以我必須手動輸入它們（不知道為什么），但如果我這樣做並在創建調整作業之前嘗試預覽，邊界框會完美顯示並且我可以調整它們。 問題是，我是唯一受邀從事這項工作的工人，這項工作似乎從來沒有開始處理它，它只是自動完成。 稍后我可以看到圖像與我預制的邊界框一起存在，但似乎從未調整過這些框。 我沒有激活“自動數據標簽”選項。 我的清單文件中是否缺少某些內容？

Answer 1

這可能有多種原因。 首先， automated labeling選項不支持label調整和驗證任務。 所以排除了。

看起來您沒有正確設置調整作業。 要檢查的一些事項：

1. 您是否指定了Task timeout和Task expiration time ？ 如果這些值實際上很低，那么任務甚至在有人可以選擇它們之前就已經過期了。

2. 您是否檢查了“我想顯示該作業數據集中的現有標簽”。 盒子？ 應該檢查你的情況。

3. 您現有的 label 是否被正確提取？ 如果未正確獲取，則您需要查看清單文件或需要手動提供 label 值（我猜您正在這樣做）

4. 因為你是勞動力中唯一的工人。 您是否具有訪問標簽任務的正確權限？

5. 你有多少張圖片？ 設置 label 調整作業時是否設置了最小批量大小？