Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Ikhtisar pekerjaan pelabelan awan titik 3D
**catatan**
Amazon SageMaker Ground Truth tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. AWS terus berinvestasi dalam peningkatan keamanan dan ketersediaan untuk Ground Truth, tetapi kami tidak berencana untuk memperkenalkan fitur baru.
Topik ini memberikan ikhtisar fitur unik pekerjaan pelabelan awan titik 3D Ground Truth. Anda dapat menggunakan pekerjaan pelabelan awan titik 3D untuk membuat pekerja memberi label objek dalam awan titik 3D yang dihasilkan dari sensor 3D seperti LiDAR dan kamera kedalaman atau dihasilkan dari rekonstruksi 3D dengan menjahit gambar yang diambil oleh agen seperti drone.
## Waktu pra-pemrosesan pekerjaan
Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan awan titik 3D, Anda perlu menyediakan file manifes [ input](sms-point-cloud-input-data.md). File manifes input dapat berupa:
+ File manifes input * bingkai * yang memiliki bingkai awan titik tunggal pada setiap baris.
+ File manifes input * urutan * yang memiliki urutan tunggal pada setiap baris. Urutan didefinisikan sebagai rangkaian temporal bingkai awan titik.
Untuk kedua jenis file manifes, waktu pra-pemrosesan * pekerjaan * (yaitu, waktu sebelum Ground Truth mulai mengirim tugas ke pekerja Anda) bergantung pada jumlah total dan ukuran bingkai cloud titik yang Anda berikan dalam file manifes input Anda. Untuk file manifes input bingkai, ini adalah jumlah baris dalam file manifes Anda. Untuk file manifes urutan, ini adalah jumlah frame di setiap urutan dikalikan dengan jumlah total urutan, atau baris, dalam file manifes Anda.
Selain itu, jumlah titik per awan titik dan jumlah objek data sensor yang menyatu (seperti gambar) menjadi faktor waktu pra-pemrosesan pekerjaan. Rata-rata, Ground Truth dapat melakukan pra-proses 200 point cloud frame dalam waktu kurang lebih 5 menit. Jika Anda membuat pekerjaan pelabelan awan titik 3D dengan sejumlah besar bingkai awan titik, Anda mungkin mengalami waktu pra-pemrosesan pekerjaan yang lebih lama. Misalnya, jika Anda membuat file manifes input urutan dengan 4 urutan awan titik, dan setiap urutan berisi 200 awan titik, Ground Truth melakukan pra-proses 800 awan titik sehingga waktu pra-pemrosesan pekerjaan Anda mungkin sekitar 20 menit. Selama waktu ini, status pekerjaan pelabelan Anda adalah`InProgress`.
Saat pekerjaan pelabelan awan titik 3D Anda sedang diproses sebelumnya, Anda menerima CloudWatch pesan yang memberi tahu Anda tentang status pekerjaan Anda. Untuk mengidentifikasi pesan-pesan ini, cari `3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS` di log pekerjaan pelabelan Anda.
Untuk file manifes input ** bingkai**, CloudWatch log Anda akan memiliki pesan yang mirip dengan berikut ini:
```
{
"labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
"event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
"event-log-message": "datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS"
}
```
Pesan log peristiwa, `datasetObjectId from: 0 to 10, status: IN_PROGRESS` mengidentifikasi jumlah frame dari manifes input Anda yang telah diproses. Anda menerima pesan baru setiap kali bingkai telah diproses. Misalnya, setelah satu frame diproses, Anda menerima pesan lain yang mengatakan`datasetObjectId from: 1 to 10, status: IN_PROGRESS`.
Untuk file manifes input ** urutan**, CloudWatch log Anda akan memiliki pesan yang mirip dengan berikut ini:
```
{
"labeling-job-name": "example-point-cloud-labeling-job",
"event-name": "3D_POINT_CLOUD_PROCESSING_STATUS",
"event-log-message": "datasetObjectId: 0, status: IN_PROGRESS"
}
```
Pesan log peristiwa, `datasetObjectId from: 0, status: IN_PROGRESS` mengidentifikasi jumlah urutan dari manifes input Anda yang telah diproses. Anda menerima pesan baru setiap kali urutan telah diproses. Misalnya, setelah satu urutan diproses, Anda menerima pesan yang mengatakan `datasetObjectId from: 1, status: IN_PROGRESS` saat urutan berikutnya mulai diproses.
## Waktu penyelesaian pekerjaan
Pekerjaan pelabelan awan titik 3D dapat memakan waktu berjam-jam untuk diselesaikan oleh pekerja. Anda dapat mengatur jumlah total waktu yang dapat dikerjakan pekerja pada setiap tugas saat Anda membuat pekerjaan pelabelan. Waktu maksimum yang dapat Anda tetapkan bagi pekerja untuk mengerjakan tugas adalah 7 hari. Nilai defaultnya adalah 3 hari.
Sangat disarankan agar Anda membuat tugas yang dapat diselesaikan pekerja dalam waktu 12 jam. Pekerja harus menjaga UI pekerja tetap terbuka saat mengerjakan tugas. Mereka dapat menyimpan pekerjaan saat mereka pergi dan Ground Truth akan menyelamatkan pekerjaan mereka setiap 15 menit.
Saat menggunakan operasi `CreateLabelingJob` API SageMaker AI, atur total waktu tugas tersedia untuk pekerja di `TaskTimeLimitInSeconds` parameter`HumanTaskConfig`.
Saat membuat pekerjaan pelabelan di konsol, Anda dapat menentukan batas waktu ini saat memilih jenis tenaga kerja dan tim kerja Anda.
## Tenaga Kerja
Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan awan titik 3D, Anda perlu menentukan tim kerja yang akan menyelesaikan tugas anotasi awan titik Anda. Anda dapat memilih tim kerja dari tenaga kerja swasta pekerja Anda sendiri, atau dari tenaga kerja vendor yang Anda pilih di AWS Marketplace. Anda tidak dapat menggunakan tenaga kerja Amazon Mechanical Turk untuk pekerjaan pelabelan awan titik 3D.
Untuk mempelajari lebih lanjut tentang tenaga kerja vendor, lihat[Berlangganan tenaga kerja vendor](sms-workforce-management-vendor.md).
Untuk mempelajari cara membuat dan mengelola tenaga kerja swasta, lihat[Tenaga kerja swasta](sms-workforce-private.md).
## Antarmuka pengguna pekerja (UI)
Ground Truth menyediakan antarmuka pengguna pekerja (UI), alat, dan fitur pelabelan bantu untuk membantu pekerja menyelesaikan tugas pelabelan awan titik 3D Anda.
Anda dapat melihat pratinjau UI pekerja saat membuat pekerjaan pelabelan di konsol.
Saat Anda membuat pekerjaan pelabelan menggunakan operasi API`CreateLabelingJob`, Anda harus memberikan ARN yang disediakan oleh Ground Truth dalam parameter [`HumanTaskUiArn`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UiConfig.html#sagemaker-Type-UiConfig-UiTemplateS3Uri) untuk menentukan UI pekerja untuk jenis tugas Anda. Anda dapat menggunakan `HumanTaskUiArn` operasi [`RenderUiTemplate`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_RenderUiTemplate.html) API SageMaker AI untuk melihat pratinjau UI pekerja.
Anda memberikan instruksi pekerja, label, dan opsional, atribut kategori label yang ditampilkan di UI pekerja.
### Atribut kategori label
Saat Anda membuat pelacakan objek awan titik 3D atau pekerjaan pelabelan deteksi objek, Anda dapat menambahkan satu atau beberapa atribut kategori * label*. Anda dapat menambahkan atribut * bingkai * ke semua jenis tugas awan titik 3D:
+ **Atribut kategori label ** — Daftar opsi (string), kotak teks formulir bebas, atau bidang numerik yang terkait dengan satu atau lebih label. Ini digunakan oleh pekerja untuk memberikan metadata tentang label.
+ **Atribut bingkai ** — Daftar opsi (string), kotak teks formulir bebas, atau bidang numerik yang muncul pada setiap bingkai awan titik yang dikirim pekerja untuk membuat anotasi. Ini digunakan oleh pekerja untuk memberikan metadata tentang frame.
Selain itu, Anda dapat menggunakan atribut label dan bingkai untuk meminta pekerja memverifikasi label dalam pekerjaan verifikasi label awan titik 3D.
Gunakan bagian berikut untuk mempelajari lebih lanjut tentang atribut ini. Untuk mempelajari cara menambahkan kategori label dan atribut bingkai ke pekerjaan pelabelan, gunakan ** bagian ** Buat Pekerjaan Pelabelan pada halaman [ jenis ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-point-cloud-task-types) tugas pilihan Anda.
#### Atribut kategori label
Tambahkan atribut kategori label ke label untuk memberi pekerja kemampuan untuk memberikan informasi lebih lanjut tentang anotasi yang mereka buat. Atribut kategori label ditambahkan ke label individual, atau ke semua label. Ketika atribut kategori label diterapkan ke semua label, atribut tersebut disebut sebagai atribut kategori label * global*.
Misalnya, jika Anda menambahkan label kategori * mobil*, Anda mungkin juga ingin menangkap data tambahan tentang mobil berlabel Anda, seperti apakah mobil tersebut tersumbat atau ukuran mobil. Anda dapat menangkap metadata ini menggunakan atribut kategori label. Dalam contoh ini, jika Anda menambahkan atribut yang ter * sumbat * ke kategori label mobil, Anda dapat menetapkan * sebagian*, * sepenuhnya*, * tidak * ke * atribut tersumbat dan memungkinkan pekerja untuk memilih salah satu opsi ini. *
Saat Anda membuat pekerjaan verifikasi label, Anda menambahkan atribut kategori label ke setiap label yang ingin diverifikasi oleh pekerja.
#### Atribut bingkai
Tambahkan atribut bingkai untuk memberi pekerja kemampuan untuk memberikan informasi lebih lanjut tentang frame awan titik individual. Anda dapat menentukan hingga 10 atribut bingkai, dan atribut ini akan muncul di semua frame.
Misalnya, Anda dapat menambahkan atribut bingkai yang memungkinkan pekerja memasukkan angka. Anda mungkin ingin menggunakan atribut ini agar pekerja mengidentifikasi jumlah objek yang mereka lihat dalam bingkai tertentu.
Dalam contoh lain, Anda mungkin ingin menyediakan kotak teks bentuk bebas untuk memberi pekerja kemampuan untuk memberikan jawaban formulir gratis untuk pertanyaan.
Saat membuat pekerjaan verifikasi label, Anda dapat menambahkan satu atau beberapa atribut bingkai untuk meminta pekerja memberikan umpan balik pada semua label dalam bingkai awan titik.
### Instruksi pekerja
Anda dapat memberikan instruksi pekerja untuk membantu pekerja menyelesaikan tugas pelabelan awan titik Anda. Anda mungkin ingin menggunakan petunjuk ini untuk melakukan hal berikut:
+ Praktik terbaik dan hal-hal yang harus dihindari saat membuat anotasi objek.
+ Penjelasan atribut kategori label yang disediakan (untuk deteksi objek dan tugas pelacakan objek), dan cara menggunakannya.
+ Saran tentang cara menghemat waktu saat memberi label dengan menggunakan pintasan keyboard.
Anda dapat menambahkan instruksi pekerja menggunakan konsol SageMaker AI saat membuat pekerjaan pelabelan. Jika Anda membuat pekerjaan pelabelan menggunakan operasi API`CreateLabelingJob`, Anda menentukan instruksi pekerja di file konfigurasi kategori label Anda.
Selain instruksi Anda, Ground Truth menyediakan tautan untuk membantu pekerja menavigasi dan menggunakan portal pekerja. Lihat instruksi ini dengan memilih jenis tugas aktif[Instruksi pekerja](sms-point-cloud-worker-instructions.md).
### Tugas yang menurun
Pekerja dapat menolak tugas.
Pekerja menolak tugas jika instruksi tidak jelas, data input tidak ditampilkan dengan benar, atau jika mereka mengalami masalah lain dengan tugas tersebut. Jika jumlah pekerja per objek dataset ([`NumberOfHumanWorkersPerDataObject`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-NumberOfHumanWorkersPerDataObject)) menolak tugas, objek data ditandai sebagai kedaluwarsa dan tidak akan dikirim ke pekerja tambahan.