Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Avviare un processo di verifica o regolazione delle etichette (API)
**Nota**
Amazon SageMaker Ground Truth non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità di Ground Truth, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità.
Avvia un processo di verifica o regolazione delle etichette concatenando un processo completato correttamente o iniziando un nuovo processo da zero utilizzando l'operazione [`CreateLabelingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html). La procedura è quasi la stessa prevista per la configurazione di un nuovo processo di etichettatura con `CreateLabelingJob`, con alcune modifiche. Utilizza le seguenti sezioni per scoprire quali modifiche sono necessarie per concatenare un processo di etichettatura a un processo di etichettatura di regolazione o verifica.
Quando si crea un processo di etichettatura di regolazione o verifica utilizzando l'API Ground Truth, *è necessario* utilizzare un processo di etichettatura `LabelAttributeName` diverso da quello originale. Il processo di etichettatura originale è il processo utilizzato per creare le etichette da regolare o verificare.
**Importante**
Il file di configurazione della categoria di etichette identificato per un processo di regolazione o di verifica in [`LabelCategoryConfigS3Uri`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#SageMaker-CreateLabelingJob-request-LabelCategoryConfigS3Uri) di `CreateLabelingJob` deve contenere le stesse etichette utilizzate nel processo di etichettatura originale. È possibile aggiungere nuove etichette. Per i processi con nuvole di punti 3D e fotogrammi video, è possibile aggiungere nuovi attributi di categoria di etichette e fotogrammi al file di configurazione della categoria di etichette.
## Riquadro di delimitazione e segmentazione semantica
Per creare un riquadro di delimitazione o un processo di verifica o regolazione delle etichette con segmentazione semantica, utilizza le seguenti linee guida per specificare gli attributi API per l'operazione `CreateLabelingJob`:
+ Utilizza il parametro [`LabelAttributeName`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#SageMaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName) per specificare il nome dell'etichetta di output che desideri utilizzare per le etichette verificate o regolate. È necessario utilizzare un `LabelAttributeName` diverso da quello utilizzato per il processo di etichettatura originale.
+ Se concateni il processo, le etichette del processo di etichettatura precedente da modificare o verificare verranno specificate nel modello di interfaccia utente personalizzato. Per informazioni su come creare un modello personalizzato, consulta [Creazione di modelli di attività del worker personalizzati](a2i-custom-templates.md).
Identifica la posizione del modello di interfaccia utente nel [`UiTemplateS3Uri`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UiConfig.html) parametro. SageMaker L'intelligenza artificiale fornisce widget che puoi utilizzare nel tuo modello personalizzato per visualizzare le vecchie etichette. Utilizza l'attributo `initial-value` in uno dei seguenti elementi crowd per estrarre le etichette che richiedono la verifica o l’aggiustamento e includerle nel modello di attività:
+ [crowd-semantic-segmentation](sms-ui-template-crowd-semantic-segmentation.md)– Utilizza questo elemento crowd nel modello di attività dell'interfaccia utente personalizzato per specificare le etichette di segmentazione semantica che devono essere verificate o regolate.
+ [crowd-bounding-box](sms-ui-template-crowd-bounding-box.md)– Utilizza questo elemento crowd nel modello di attività dell'interfaccia utente personalizzato per specificare le etichette del riquadro di delimitazione che devono essere verificate o regolate.
+ Il parametro [`LabelCategoryConfigS3Uri`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#SageMaker-CreateLabelingJob-request-LabelCategoryConfigS3Uri) deve contenere le stesse categorie di etichette del processo di etichettatura precedente.
+ Utilizza il riquadro di delimitazione o gli ARN lambda di regolazione o verifica con segmentazione semantica per [`PreHumanTaskLambdaArn`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn) e [`AnnotationConsolidationLambdaArn`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn):
+ Per il riquadro di delimitazione, gli ARN della funzione lambda del processo di etichettatura di regolazione terminano con `AdjustmentBoundingBox`, mentre gli ARN della funzione lambda di verifica terminano con `VerificationBoundingBox`.
+ Per la segmentazione semantica, gli ARN della funzione lambda del processo di etichettatura di regolazione terminano con `AdjustmentSemanticSegmentation`, mentre gli ARN della funzione lambda di verifica terminano con `VerificationSemanticSegmentation`.
## Nuvola di punti 3D e frame video
+ Utilizza il parametro [`LabelAttributeName`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#SageMaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName) per specificare il nome dell'etichetta di output che desideri utilizzare per le etichette verificate o regolate. È necessario utilizzare un `LabelAttributeName` diverso da quello utilizzato per il processo di etichettatura originale.
+ È necessario utilizzare il nome della risorsa Amazon (ARN) dell'interfaccia utente dell’attività umana (`HumanTaskUiArn`) utilizzato per il processo di etichettatura originale. Per vedere gli ARN supportati, consulta [`HumanTaskUiArn`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UiConfig.html#sagemaker-Type-UiConfig-HumanTaskUiArn).
+ Nel file di configurazione della categoria di etichette è necessario specificare il nome dell'attributo di etichetta ([`LabelAttributeName`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#SageMaker-CreateLabelingJob-request-LabelAttributeName)) del processo di etichettatura precedente utilizzato per creare il processo di etichettatura di regolazione o verifica nel parametro `auditLabelAttributeName`.
+ È possibile specificare se il processo di etichettatura è un processo di etichettatura di *verifica* o di *regolazione* utilizzando il parametro `editsAllowed` nel file di configurazione della categoria di etichette identificato dal parametro [`LabelCategoryConfigS3Uri`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html#SageMaker-CreateLabelingJob-request-LabelCategoryConfigS3Uri).
+ Per i processi di etichettatura di *verifica*, è necessario utilizzare il parametro `editsAllowed` per specificare che non tutte le etichette possono essere modificate. `editsAllowed` deve essere impostato su `"none"` in ogni immissione in `labels`. Facoltativamente, è possibile specificare se gli attributi delle categorie di etichette e gli attributi dei fotogrammi possono essere regolati o meno dai worker.
+ Facoltativamente, per i processi di etichettatura di *regolazione*, è possibile utilizzare il parametro `editsAllowed` per specificare etichette, attributi delle categorie di etichette e attributi dei fotogrammi che possono o non possono essere modificati dai worker. Se non si utilizza questo parametro, tutte le etichette, gli attributi delle categorie di etichette e gli attributi dei fotogramma saranno regolabili.
Per ulteriori informazioni sul parametro `editsAllowed` e sulla configurazione del file di configurazione delle categorie di etichette, consulta [Schema del file di configurazione delle categorie di etichette](sms-label-cat-config-attributes.md#sms-label-cat-config-attributes-schema).
+ Utilizza la nuvola di punti 3D o gli ARN lambda per la regolazione dei fotogrammi video per [`PreHumanTaskLambdaArn`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_HumanTaskConfig.html#sagemaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn)e [`AnnotationConsolidationLambdaArn`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AnnotationConsolidationConfig.html#sagemaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn) sia per i processi di etichettatura di regolazione che di verifica:
+ Per le nuvole di punti 3D, gli ARN delle funzioni lambda del processo di etichettatura di regolazione e verifica terminano rispettivamente con `Adjustment3DPointCloudSemanticSegmentation`, `Adjustment3DPointCloudObjectTracking` e `Adjustment3DPointCloudObjectDetection` per la segmentazione semantica della nuvola di punti 3D, il rilevamento e il monitoraggio degli oggetti.
+ Per i fotogrammi video, gli ARN della funzione lambda di regolazione e verifica dell'etichettatura terminano rispettivamente con `AdjustmentVideoObjectDetection` e `AdjustmentVideoObjectTracking` per il rilevamento di oggetti con fotogrammi video e il monitoraggio degli oggetti.
Ground Truth memorizza i dati di output provenienti da un processo di verifica o regolazione delle etichette nel bucket S3 specificato nel parametro [`S3OutputPath`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_LabelingJobOutputConfig.html#SageMaker-Type-LabelingJobOutputConfig-S3OutputPath) dell'operazione [`CreateLabelingJob`](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html). Per ulteriori informazioni sui dati di output provenienti da un processo di verifica o aggiustamento delle etichette, consulta [Dati di verifica e aggiustamento delle etichette nel manifest di output](sms-data-verify-manifest.md).