Spec-Zone.ru › AWS CLI v2

[ aws . sagemaker ]

describe-labeling-job

Описание

Получает информацию о задании маркировки.

См. также: Документация API AWS

Синтаксис

  describe-labeling-job
--labeling-job-name <value>
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--labeling-job-name (строка)

Имя задания маркировки, для которого требуется информация.

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Считывает аргументы из предоставленной JSON-строки. JSON-строка следует формату, предоставленному в --generate-cli-skeleton. Если другие аргументы предоставлены в командной строке, эти значения переопределят значения, предоставленные в JSON. Невозможно передавать произвольные двоичные значения с помощью значения, предоставленного в JSON, так как строка будет воспринята буквально. Это не может быть указано вместе с --cli-input-yaml.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса к API. Если предоставлено значение без значения или значение input, выводит пример JSON-ввода, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено значение yaml-input, он выведет пример YAML-ввода, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если предоставлено значение output, он проверяет входные данные команды и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет не является стабильным между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Глобальные параметры

--debug (булево)

Включить отладочную запись в журнал.

--endpoint-url (строка)

Переопределить стандартный URL команды заданным URL.

--no-verify-ssl (булево)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого SSL-соединения AWS CLI будет проверять сертификаты SSL. Этот параметр переопределяет поведение по умолчанию, проверяющее SSL-сертификаты.

--no-paginate (булево)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (строка)

Стиль форматирования для вывода команды.

  • json
  • text
  • table
  • yaml
  • yaml-stream

--query (строка)

Запрос JMESPath для использования при фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использовать определенный профиль из файла учетных данных.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--version (строка)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (строка)

Включить/выключить цветной вывод.

  • on
  • off
  • auto

--no-sign-request (булево)

Не подписывать запросы. Учетные данные не будут загружены, если этот аргумент предоставлен.

--ca-bundle (строка)

Файл сертификатов CA для использования при проверке SSL-сертификатов. Переопределяет настройки конфигурации/среды.

--cli-read-timeout (целое число)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение равно 0, чтение сокета будет выполняться в блочном режиме без таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-connect-timeout (целое число)

Максимальное время подключения к сокету в секундах. Если значение равно 0, подключение к сокету будет выполняться в блочном режиме без таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования, используемый для двоичных блоков. Формат по умолчанию — base64. Формат base64 предполагает, что двоичные блоки предоставляются как закодированная в base64 строка. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI версии 1, и двоичные значения должны передаваться буквально. При предоставлении содержимого из файла, отображающего двоичный блок, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и будет использовать содержимое файла непосредственно независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного cli-binary-format.

  • base64
  • raw-in-base64-out

--no-cli-pager (булево)

Отключить страницу CLI для вывода.

--cli-auto-prompt (булево)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (булево)

Отключить автоматическое запрошенние параметров ввода CLI.

Вывод

LabelingJobStatus -> (строка)

Статус обработки задания по маркировке.

LabelCounters -> (структура)

Предоставляет разбивку по количеству объектов данных, помеченных вручную, количеству объектов, помеченных машиной, количеству объектов, которые не удалось пометить, и общему количеству помеченных объектов.

TotalLabeled -> (целое число)

Общее количество помеченных объектов.

HumanLabeled -> (целое число)

Общее количество объектов, помеченных работником.

MachineLabeled -> (целое число)

Общее количество объектов, помеченных с помощью автоматической маркировки данных.

FailedNonRetryableError -> (целое число)

Общее количество объектов, которые не удалось пометить из-за ошибки.

Unlabeled -> (целое число)

Общее количество объектов, которые еще не помечены.

FailureReason -> (строка)

Если задание завершилось неудачно, причина его неудачи.

CreationTime -> (метка времени)

Дата и время создания задания по маркировке.

LastModifiedTime -> (метка времени)

Дата и время последнего обновления задания по маркировке.

JobReferenceCode -> (строка)

Уникальный идентификатор работы, выполненной в рамках задания по маркировке.

LabelingJobName -> (строка)

Имя, присвоенное заданию по маркировке при его создании.

LabelingJobArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) задания по маркировке.

LabelAttributeName -> (строка)

Атрибут, используемый в качестве метки в выходном файле описания.

InputConfig -> (структура)

Информация о конфигурации входных данных для задания по маркировке, например, расположение данных в Amazon S3 и расположение файла описания, содержащего сведения об объектах данных.

DataSource -> (структура)

Расположение входных данных.

S3DataSource -> (структура)

Расположение входных объектов данных в Amazon S3.

ManifestS3Uri -> (строка)

Расположение файла описания в Amazon S3, содержащего данные об входных объектах данных.

Файл входного описания, на который ссылается ManifestS3Uri, должен содержать один из следующих ключей: source-ref или source. Значение ключей интерпретируется следующим образом:

  • source-ref : Источник объекта — объект Amazon S3, указанный в значении. Используйте это значение, когда объект представляет собой двоичный объект, например, изображение.
  • source : Источник объекта — указанное значение. Используйте это значение, когда объект представляет собой текстовое значение.

Если вы новый пользователь Ground Truth, рекомендуется ознакомиться с разделом Использование файла входного описания в Руководстве разработчика Amazon SageMaker, чтобы узнать, как создать файл входного описания.

SnsDataSource -> (структура)

Источник данных Amazon SNS, используемый для потоковых заданий по маркировке. Чтобы узнать больше, см. Отправка данных в потоковое задание по маркировке .

SnsTopicArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN) входной темы Amazon SNS. Укажите ARN входной темы, которую вы будете использовать для отправки новых объектов данных в потоковое задание по маркировке.

DataAttributes -> (структура)

Атрибуты данных, указанные клиентом.

ContentClassifiers -> (список)

Заявляет, что ваше содержимое не содержит персональной информации или контента для взрослых. SageMaker может ограничить доступ рабочих Amazon Mechanical Turk к вашему заданию на основе этой информации.

(строка)

OutputConfig -> (структура)

Расположение выходных данных задания и идентификатор ключа Amazon Web Services Key Management Service для ключа, используемого для шифрования выходных данных, если таковой имеется.

S3OutputPath -> (строка)

Расположение в Amazon S3 для записи выходных данных.

KmsKeyId -> (строка)

Идентификатор ключа Amazon Web Services Key Management Service, используемого для шифрования выходных данных, если таковой имеется.

Если вы предоставите свой собственный идентификатор ключа KMS, вы должны добавить необходимые разрешения к своему ключу KMS, описанные в Шифрование выходных данных и томов хранилища с помощью Amazon Web Services KMS .

Если вы не предоставите идентификатор ключа KMS, Amazon SageMaker использует стандартный ключ Amazon Web Services KMS для Amazon S3 для учетной записи вашей роли для шифрования выходных данных.

Если вы используете политику ведра с разрешением s3:PutObject, которое позволяет только объектам с шифрованием на стороне сервера, установите условие ключа s3:x-amz-server-side-encryption на значение "aws:kms". Дополнительную информацию см. в разделе Ключи шифрования, управляемые KMS, в Руководстве разработчика Amazon Simple Storage Service.

SnsTopicArn -> (строка)

ARN выходной темы Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS). Укажите SnsTopicArn, если вы хотите выполнить цепочку в реальном времени с другим потоковым заданием и получить уведомления Amazon SNS каждый раз, когда рабочий предоставляет объект данных.

Если вы укажете SnsTopicArn в OutputConfig, при завершении работниками задач по маркировке Ground Truth будет отправлять выходные данные задач по маркировке в указанную вами выходную тему SNS.

Чтобы узнать больше, см. Получение выходных данных из потокового задания по маркировке .

RoleArn -> (строка)

Amazon Resource Name (ARN), который SageMaker использует для выполнения задач от вашего имени при маркировке данных.

LabelCategoryConfigS3Uri -> (строка)

Расположение в S3 JSON-файла, определяющего категории, используемые для маркировки объектов данных. Обратите внимание на следующие ограничения категорий меток:

  • Задания по маркировке семантической сегментации с использованием автоматической маркировки: 20 меток
  • Задания по маркировке прямоугольников (все): 10 меток

Файл представляет собой JSON-структуру в следующем формате:

{

"document-version": "2018-11-28"

"labels": [

{

"label": "*label 1* "

},

{

"label": "*label 2* "

},

...

{

"label": "*label n* "

}

]

}

StoppingConditions -> (структура)

Набор условий для остановки задания по маркировке. Если выполняется любое из условий, задание автоматически останавливается.

MaxHumanLabeledObjectCount -> (целое число)

Максимальное количество объектов, которые могут быть помечены работниками.

MaxPercentageOfInputDatasetLabeled -> (целое число)

Максимальное количество входных объектов данных, которые должны быть помечены.

LabelingJobAlgorithmsConfig -> (структура)

Информация о конфигурации автоматической маркировки данных.

LabelingJobAlgorithmSpecificationArn -> (строка)

Указывает Amazon Resource Name (ARN) алгоритма, используемого для автоматической маркировки. Вы должны выбрать один из следующих ARN:

  • Классификация изображений arn:aws:sagemaker:*region* :027400017018:labeling-job-algorithm-specification/image-classification
  • Классификация текста arn:aws:sagemaker:*region* :027400017018:labeling-job-algorithm-specification/text-classification
  • Обнаружение объектов arn:aws:sagemaker:*region* :027400017018:labeling-job-algorithm-specification/object-detection
  • Семантическая сегментация arn:aws:sagemaker:*region* :027400017018:labeling-job-algorithm-specification/semantic-segmentation

InitialActiveLearningModelArn -> (строка)

В конце задания по автоматической маркировке Ground Truth отправляет Amazon Resource Name (ARN) конечной модели, используемой для автоматической маркировки. Вы можете использовать эту модель в качестве отправной точки для последующих аналогичных заданий, указав ARN модели здесь.

LabelingJobResourceConfig -> (структура)

Предоставляет информацию о конфигурации для задания по маркировке.

VolumeKmsKeyId -> (строка)

Ключ Amazon Web Services Key Management Service (Amazon Web Services KMS), который Amazon SageMaker использует для шифрования данных в томе хранилища, подключенном к экземпляру ML-вычислений, на котором выполняются задания обучения и вывода, используемые для автоматической маркировки данных.

Вы можете указать только VolumeKmsKeyId при создании задания по маркировке с включенной автоматической маркировкой данных с помощью операции API CreateLabelingJob. Вы не можете указать ключ Amazon Web Services KMS для шифрования тома хранилища, используемого для обучения и вывода модели автоматической маркировки, при создании задания по маркировке с помощью консоли. Дополнительную информацию см. в разделе Шифрование выходных данных и томов хранилища .

VolumeKmsKeyId может иметь любой из следующих форматов:

  • Идентификатор ключа KMS "1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"
  • Amazon Resource Name (ARN) ключа KMS "arn:aws:kms:us-west-2:111122223333:key/1234abcd-12ab-34cd-56ef-1234567890ab"

VpcConfig -> (структура)

Указывает виртуальную частную сеть Amazon (VPC), к которой ваши задания SageMaker, размещенные модели и вычислительные ресурсы имеют доступ. Вы можете управлять доступом к ресурсам и из ресурсов путем настройки VPC. Дополнительную информацию см. в разделе Предоставление SageMaker доступа к ресурсам в вашей Amazon VPC .

SecurityGroupIds -> (список)

Идентификаторы групп безопасности VPC в формате sg-xxxxxxxx. Укажите группы безопасности для VPC, указанной в поле Subnets.

(строка)

Subnets -> (список)

Идентификатор подсетей в VPC, к которым вы хотите подключить свое задание обучения или модель. Сведения о доступности определенных типов экземпляров см. в разделе Поддерживаемые типы экземпляров и доступные зоны .

(строка)

HumanTaskConfig -> (структура)

Информация о конфигурации, необходимая для выполнения задачи маркировки человеческими работниками.

WorkteamArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) рабочей группы, назначенной для выполнения задач.

UiConfig -> (структура)

Информация об интерфейсе пользователя, который используется работниками для выполнения задачи маркировки.

UiTemplateS3Uri -> (строка)

Расположение в Amazon S3 шаблона пользовательского интерфейса или шаблона задачи работника. Это шаблон, используемый для отображения пользовательского интерфейса и инструментов работника для задач маркировки. Дополнительную информацию о содержимом шаблона пользовательского интерфейса см. в разделе Создание собственного шаблона задачи маркировки.

HumanTaskUiArn -> (строка)

ARN шаблона задачи работника, используемого для отображения пользовательского интерфейса и инструментов работника для задач маркировки.

Используйте этот параметр при создании задачи маркировки для задач маркировки именованных сущностей, 3D облаков точек и кадров видео. Используйте тип задачи вашей задачи маркировки для выбора одного из следующих ARN и используйте его с этим параметром при создании задачи маркировки. Замените aws-region на регион Amazon Web Services, в котором вы создаете задачу маркировки. Например, замените aws-region на us-west-1, если вы создаете задачу маркировки в US West (N. Калифорния).

Распознавание именованных сущностей

Используйте следующие HumanTaskUiArn для задач маркировки распознавания именованных сущностей:

arn:aws:sagemaker:aws-region:394669845002:human-task-ui/NamedEntityRecognition

ARN пользовательских интерфейсов задач 3D облаков точек (HumanTaskUiArns)

Используйте этот HumanTaskUiArn для задач маркировки обнаружения объектов 3D облаков точек и корректировки обнаружения объектов 3D облаков точек.

  • arn:aws:sagemaker:aws-region:394669845002:human-task-ui/PointCloudObjectDetection

Используйте этот HumanTaskUiArn для задач маркировки отслеживания объектов 3D облаков точек и корректировки отслеживания объектов 3D облаков точек.

  • arn:aws:sagemaker:aws-region:394669845002:human-task-ui/PointCloudObjectTracking

Используйте этот HumanTaskUiArn для задач маркировки семантического сегментирования 3D облаков точек и корректировки семантического сегментирования 3D облаков точек.

  • arn:aws:sagemaker:aws-region:394669845002:human-task-ui/PointCloudSemanticSegmentation
ARN пользовательских интерфейсов задач кадров видео (HumanTaskUiArns)

Используйте этот HumanTaskUiArn для задач маркировки обнаружения объектов в кадре видео и корректировки обнаружения объектов в кадре видео.

  • arn:aws:sagemaker:region:394669845002:human-task-ui/VideoObjectDetection

Используйте этот HumanTaskUiArn для задач маркировки отслеживания объектов в кадре видео и корректировки отслеживания объектов в кадре видео.

  • arn:aws:sagemaker:aws-region:394669845002:human-task-ui/VideoObjectTracking

PreHumanTaskLambdaArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) функции Lambda, которая выполняется перед отправкой объекта данных человеческому работнику. Используйте эту функцию для предоставления входных данных для задания по маркировке.

Для встроенных типов задач используйте один из следующих ARN функций Lambda Amazon SageMaker Ground Truth для PreHumanTaskLambdaArn . Для пользовательских рабочих процессов маркировки см. Lambda-функции предварительной аннотации.

Определение границ - Находит наиболее похожие прямоугольники от разных работников на основе индекса Жаккара прямоугольников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-BoundingBox
Классификация изображений - Использует вариант подхода «Ожидание-Максимизация» для оценки истинного класса изображения на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-ImageMultiClass
Мультиклассовая классификация изображений - Использует вариант подхода «Ожидание-Максимизация» для оценки истинных классов изображения на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-ImageMultiClassMultiLabel
Семантическая сегментация - Рассматривает каждый пиксель в изображении как многоклассовую классификацию и обрабатывает аннотации пикселей от работников как «голоса» за правильную метку.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-SemanticSegmentation
Классификация текста - Использует вариант подхода «Ожидание-Максимизация» для оценки истинного класса текста на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-TextMultiClass
Мультиклассовая классификация текста - Использует вариант подхода «Ожидание-Максимизация» для оценки истинных классов текста на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-TextMultiClassMultiLabel
Распознавание именованных сущностей - Объединяет похожие выделения и вычисляет агрегированные границы, разрешая наиболее часто присваиваемой метке.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-NamedEntityRecognition
Классификация видео - Используйте этот тип задачи, когда вам нужны работники для классификации видео с использованием предварительно определенных вами меток. Работникам показываются видео, и их просят выбрать одну метку для каждого видео.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-VideoMultiClass
Обнаружение объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задачи, чтобы работники идентифицировали и находили объекты на последовательности кадров видео (изображения, извлеченные из видео) с помощью прямоугольников. Например, вы можете использовать эту задачу, чтобы попросить работников идентифицировать и локализовать различные объекты в серии кадров видео, такие как автомобили, велосипеды и пешеходы.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-VideoObjectDetection
Отслеживание объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задачи, чтобы работники отслеживали движение объектов на последовательности кадров видео (изображений, извлеченных из видео) с помощью прямоугольников. Например, вы можете использовать эту задачу, чтобы попросить работников отслеживать движение объектов, таких как автомобили, велосипеды и пешеходы.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-VideoObjectTracking
Модальности облаков точек 3D

Используйте следующие Lambda-функции предварительной аннотации для задач маркировки облаков точек 3D. Подробнее см. в разделе Типы задач облака точек 3D.

Обнаружение объектов в облаке точек 3D - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы работники классифицировали объекты в облаке точек 3D, рисуя 3D-кубы вокруг объектов. Например, вы можете использовать этот тип задачи, чтобы попросить работников идентифицировать различные типы объектов в облаке точек, такие как автомобили, велосипеды и пешеходы.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-3DPointCloudObjectDetection
Отслеживание объектов в облаке точек 3D - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы работники рисовали 3D-кубы вокруг объектов, появляющихся в последовательности кадров облака точек 3D. Например, вы можете использовать этот тип задачи, чтобы попросить работников отслеживать движение транспортных средств по нескольким кадрам облака точек.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-3DPointCloudObjectTracking
Семантическая сегментация облака точек 3D - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы работники создавали маски семантической сегментации на уровне точек, окрашивая объекты в облаке точек 3D различными цветами, где каждый цвет назначен одному из указанных вами классов.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-3DPointCloudSemanticSegmentation
Используйте следующие ARN для задач проверки и корректировки меток

Используйте задачи проверки и корректировки меток для проверки и корректировки меток. Подробнее см. в разделе Проверка и корректировка меток.

Проверка прямоугольников - Использует вариант подхода «Ожидание-Максимизация» для оценки истинного класса суждения о проверке для меток прямоугольников на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-VerificationBoundingBox
Корректировка прямоугольников - Находит наиболее похожие прямоугольники от разных работников на основе индекса Жаккара скорректированных аннотаций.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-AdjustmentBoundingBox
Проверка семантической сегментации - Использует вариант подхода «Ожидание-Максимизация» для оценки истинного класса суждения о проверке для меток семантической сегментации на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-VerificationSemanticSegmentation
Корректировка семантической сегментации - Обрабатывает каждый пиксель на изображении как многоклассовую классификацию и обрабатывает скорректированные пиксельные аннотации от исполнителей как «голоса» за правильную метку.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-AdjustmentSemanticSegmentation
Корректировка обнаружения объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы исполнители корректировали прямоугольники, которые исполнители добавили к кадрам видео, чтобы классифицировать и локализовать объекты в последовательности кадров видео.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-AdjustmentVideoObjectDetection
Корректировка отслеживания объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы исполнители корректировали прямоугольники, которые исполнители добавили к кадрам видео, для отслеживания движения объектов по последовательности кадров видео.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-AdjustmentVideoObjectTracking
Корректировка обнаружения объектов в облаке точек 3D - Корректируйте 3D кубы на кадре облака точек.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
Корректировка отслеживания объектов в облаке точек 3D - Корректируйте 3D кубы по последовательности кадров облака точек.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
Корректировка семантической сегментации в облаке точек 3D - Корректируйте маски семантической сегментации в облаке точек 3D.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:PRE-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation

TaskKeywords -> (список)

Ключевые слова, используемые для описания задачи, чтобы исполнители на Amazon Mechanical Turk могли её найти.

(строка)

TaskTitle -> (строка)

Заголовок задачи для ваших исполнителей.

TaskDescription -> (строка)

Описание задачи для ваших исполнителей.

NumberOfHumanWorkersPerDataObject -> (целое число)

Количество исполнителей, которые будут маркировать объект.

TaskTimeLimitInSeconds -> (целое число)

Время, отведенное исполнителю для выполнения задачи.

Если вы создаёте пользовательскую задачу маркировки, максимальное значение для этого параметра составляет 8 часов (28 800 секунд).

Если вы создаёте задачу маркировки, используя встроенный тип задачи, максимальное значение для этого параметра зависит от используемого типа задачи:

  • Для задач маркировки изображений и текста максимальное значение составляет 8 часов (28 800 секунд).
  • Для задач маркировки облаков точек 3D и кадров видео максимальное значение составляет 30 дней (2 952 000 секунд) в режиме без AL. Для большинства пользователей максимальное значение также составляет 30 дней.

TaskAvailabilityLifetimeInSeconds -> (целое число)

Длительность времени, в течение которого задача остается доступной для маркировки исполнителями. Значения по умолчанию и максимальные значения для этого параметра зависят от используемой рабочей силы.

  • Если вы выбираете рабочую силу Amazon Mechanical Turk, максимальное значение составляет 12 часов (43 200 секунд). Значение по умолчанию составляет 6 часов (21 600 секунд).
  • Если вы выбираете частную или поставщическую рабочую силу, значение по умолчанию составляет 30 дней (2 592 000 секунд) для режима без AL. Для большинства пользователей максимальное значение также составляет 30 дней.

MaxConcurrentTaskCount -> (целое число)

Определяет максимальное количество объектов данных, которые могут быть помечены исполнителями одновременно. Также называется размером пакета. Каждый объект может иметь более одного исполнителя одновременно. Значение по умолчанию составляет 1000 объектов. Чтобы увеличить максимальное значение до 5000 объектов, обратитесь в службу поддержки Amazon Web Services.

AnnotationConsolidationConfig -> (структура)

Настраивает, как метки объединяются по нескольким работникам.

AnnotationConsolidationLambdaArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) функции Lambda, реализующей логику объединения аннотаций и обработки выходных данных.

Для встроенных типов задач используйте один из следующих ARN функций Lambda Amazon SageMaker Ground Truth для AnnotationConsolidationLambdaArn . Для пользовательских рабочих процессов аннотирования см. Post-annotation Lambda.

Прямоугольник - Находит наиболее похожие прямоугольники от разных работников, основываясь на индексе Джакарда прямоугольников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-BoundingBox
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-BoundingBox
Классификация изображений - Использует модификацию подхода Expectation Maximization для оценки истинного класса изображения на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-ImageMultiClass
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-ImageMultiClass
Мультикатегориальная классификация изображений - Использует модификацию подхода Expectation Maximization для оценки истинных классов изображения на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-ImageMultiClassMultiLabel
Семантическое сегментирование - Рассматривает каждый пиксель изображения как многоклассовую классификацию и рассматривает аннотации пикселей от работников как «голоса» за правильную метку.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-SemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-SemanticSegmentation
Классификация текста - Использует модификацию подхода Expectation Maximization для оценки истинного класса текста на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-TextMultiClass
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-TextMultiClass
Мультикатегориальная классификация текста - Использует модификацию подхода Expectation Maximization для оценки истинных классов текста на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-TextMultiClassMultiLabel
Распознавание именованных сущностей - Объединяет похожие выделения и вычисляет агрегированные границы, разрешая наиболее часто встречающуюся метку.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-NamedEntityRecognition
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-NamedEntityRecognition
Классификация видео - Используйте этот тип задач, когда работники должны классифицировать видео с использованием предопределенных меток, которые вы указываете. Работникам показывают видео и просят выбрать одну метку для каждого видео.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-VideoMultiClass
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-VideoMultiClass
Обнаружение объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задач, чтобы работники идентифицировали и локализовали объекты на последовательности кадров видео (изображения, извлеченные из видео), используя прямоугольники. Например, вы можете использовать эту задачу, чтобы попросить работников определить и локализовать различные объекты в ряду кадров видео, такие как автомобили, велосипеды и пешеходы.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-VideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-VideoObjectDetection
Отслеживание объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задач, чтобы работники отслеживали движение объектов на последовательности кадров видео (изображения, извлеченные из видео), используя прямоугольники. Например, вы можете использовать эту задачу, чтобы попросить работников отслеживать движение объектов, таких как автомобили, велосипеды и пешеходы.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-VideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-VideoObjectTracking
Обнаружение объектов в облаке 3D точек - Используйте этот тип задач, когда вы хотите, чтобы работники классифицировали объекты в облаке 3D точек, нарисовав 3D кубы вокруг объектов. Например, вы можете использовать этот тип задач, чтобы попросить работников идентифицировать различные типы объектов в облаке точек, такие как автомобили, велосипеды и пешеходы.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-3DPointCloudObjectDetection
Отслеживание объектов в облаке 3D точек - Используйте этот тип задач, когда вы хотите, чтобы работники отслеживали движение объектов в последовательности кадров облака 3D точек. Например, вы можете использовать этот тип задач, чтобы попросить работников отследить движение транспортных средств на нескольких кадрах облака точек.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-3DPointCloudObjectTracking
Семантическое сегментирование в облаке 3D точек - Используйте этот тип задач, когда вы хотите, чтобы работники создавали маски семантического сегментирования на уровне точек, раскрашивая объекты в облаке 3D точек разными цветами, где каждый цвет назначен одному из классов, которые вы указываете.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
Используйте следующие ARN для задач проверки и корректировки меток

Используйте задачи проверки и корректировки меток для пересмотра и корректировки меток. Дополнительную информацию см. в разделе Verify and Adjust Labels.

Корректировка семантического сегментирования - Рассматривает каждый пиксель изображения как многоклассовую классификацию и рассматривает скорректированные аннотации пикселей от работников как «голоса» за правильную метку.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-AdjustmentSemanticSegmentation
Проверка семантического сегментирования - Использует модификацию подхода Expectation Maximization для оценки истинного класса суждения проверки меток семантического сегментирования на основе аннотаций отдельных работников.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-VerificationSemanticSegmentation
Корректировка прямоугольников - Находит наиболее похожие прямоугольники от разных работников, основываясь на индексе Джакарда скорректированных аннотаций.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-AdjustmentBoundingBox
Проверка ограничивающей рамки - Использует вариант подхода «Максимизация ожиданий» для оценки истинного класса суждения о проверке меток ограничивающих рамок на основе аннотаций отдельных исполнителей.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-VerificationBoundingBox
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-VerificationBoundingBox
Настройка распознавания объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы исполнители корректировали ограничивающие рамки, которые исполнители добавили на кадрах видео, для классификации и локализации объектов в последовательности кадров видео.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-AdjustmentVideoObjectDetection
Настройка отслеживания объектов на кадрах видео - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы исполнители корректировали ограничивающие рамки, которые исполнители добавили на кадрах видео, для отслеживания движения объектов через последовательность кадров видео.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-AdjustmentVideoObjectTracking
Настройка обнаружения объектов в облаке 3D точек - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы исполнители корректировали 3D прямоугольники вокруг объектов в облаке 3D точек.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectDetection
Настройка отслеживания объектов в облаке 3D точек - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы исполнители корректировали 3D прямоугольники вокруг объектов, которые появляются в последовательности кадров облака 3D точек.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-Adjustment3DPointCloudObjectTracking
Настройка семантической сегментации облака 3D точек - Используйте этот тип задачи, когда вы хотите, чтобы исполнители корректировали маски семантической сегментации на уровне точки с помощью инструмента рисования.
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-east-2:266458841044:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:us-west-2:081040173940:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-1:568282634449:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-1:477331159723:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-2:454466003867:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-south-1:565803892007:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-central-1:203001061592:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-northeast-2:845288260483:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:eu-west-2:487402164563:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ap-southeast-1:377565633583:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation
  • arn:aws:lambda:ca-central-1:918755190332:function:ACS-Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation

PublicWorkforceTaskPrice -> (структура)

Цена, которую вы платите за каждую задачу, выполненную исполнителем Amazon Mechanical Turk.

AmountInUsd -> (структура)

Определяет сумму денег, выплачиваемую исполнителю Amazon Mechanical Turk в долларах США.

Dollars -> (целое число)

Полное количество долларов в сумме.

Cents -> (целое число)

Дробная часть суммы в центах.

TenthFractionsOfACent -> (целое число)

Дробные части цента в десятых.

Tags -> (список)

Массив пар «ключ-значение». Вы можете использовать теги для категоризации ваших ресурсов Amazon Web Services по-разному, например, по назначению, владельцу или среде. Дополнительные сведения см. в разделе Тегирование ресурсов Amazon Web Services .

(структура)

Объект тега, состоящий из ключа и необязательного значения, используемый для управления метаданными для ресурсов SageMaker Amazon Web Services.

Вы можете добавлять теги к экземплярам ноутбуков, заданиям обучения, заданиям настройки гиперпараметров, заданиям пакетного преобразования, моделям, заданиям маркировки, рабочим группам, конфигурациям конечных точек и конечным точкам. Дополнительные сведения о добавлении тегов к ресурсам SageMaker см. в разделе AddTags .

Дополнительные сведения о добавлении метаданных к вашим ресурсам Amazon Web Services с помощью тегирования см. в разделе Тегирование ресурсов Amazon Web Services . Советы по лучшим практикам управления ресурсами Amazon Web Services с помощью тегов см. в разделе Практические рекомендации по тегам: реализация эффективной стратегии тегирования ресурсов Amazon Web Services .

Key -> (строка)

Ключ тега. Ключи тегов должны быть уникальными для каждого ресурса.

Value -> (строка)

Значение тега.

LabelingJobOutput -> (структура)

Расположение выходных данных, созданных заданием маркировки.

OutputDatasetS3Uri -> (строка)

Расположение в Amazon S3 для файла манифеста данных с метками.

FinalActiveLearningModelArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) для самой последней модели SageMaker, обученной в рамках автоматической маркировки данных.

© Copyright 2025, Amazon Web Services. Created using Sphinx.

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API