Ground Truth で AWS が提供する Lambda 関数とともにカスタム UI テンプレートを使用する方法を教えてください。

解決策

次の例に示すように、ラベリングジョブのカスタム UI テンプレートを作成します。

1. セマンティックセグメンテーションジョブの場合は、次の例に示すように、name 変数を crowd-semantic-segmentation に設定します。バウンディングボックスジョブの場合は、name 変数を boundingBox に設定します。カスタムテンプレート用の拡張 HTML 要素の全リストについては、「Crowd HTML elements reference」(Crowd HTML 要素リファレンス) を参照してください。

   <script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
   <crowd-form>
       <crowd-semantic-segmentation name="crowd-semantic-segmentation" src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}" header= "{{ task.input.header }}" labels="{{ task.input.labels | to_json | escape }}">
   
           <full-instructions header= "Segmentation Instructions">
               <ol>
                   <li>Read the task carefully and inspect the image.</li>
                   <li>Read the options and review the examples provided to understand more about the labels.</li>
                   <li>Choose the appropriate label that best suits the image.</li>
               </ol>
           </full-instructions>
   
           <short-instructions>
               <p>Use the tools to label the requested items in the image</p>
           </short-instructions>
       </crowd-semantic-segmentation>
   </crowd-form>

2. ラベル用の JSON ファイルを作成します。例:

   {
     "labels": [
       {
         "label": "Chair"
       },
     ...
       {
         "label": "Oven"
         }
      ]
   }

3. 画像用の入力マニフェストファイルを作成します。例:

   {"source-ref":"s3://awsdoc-example-bucket/input_manifest/apartment-chair.jpg"}
   {"source-ref":"s3://awsdoc-example-bucket/input_manifest/apartment-carpet.jpg"}

4. HTML、マニフェスト、JSON ファイルを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) にアップロードします。例:

   import boto3import os
   
   bucket = 'awsdoc-example-bucket'
   prefix = 'GroundTruthCustomUI'
   
   boto3.Session().resource('s3').Bucket(bucket).Object(os.path.join(prefix, 'customUI.html')).upload_file('customUI.html')
   boto3.Session().resource('s3').Bucket(bucket).Object(os.path.join(prefix, 'input.manifest')).upload_file('input.manifest')
   boto3.Session().resource('s3').Bucket(bucket).Object(os.path.join(prefix, 'testLabels.json')).upload_file('testLabels.json')

5. 事前処理用とアノテーション統合用の Lambda 関数の Amazon リソースネーム (ARN) を取得します。例えば、セマンティックセグメンテーションの ARN は次のとおりです。
   arn:aws:lambda:eu-west-1:111122223333:function:PRE-SemanticSegmentation
   arn:aws:lambda:eu-west-1:111122223333:function:ACS-SemanticSegmentation

6. ラベリングジョブを作成するには、boto3 などの AWS SDK を使用します。

   import boto3
   
   client = boto3.client("sagemaker")
   client.create_labeling_job(
       LabelingJobName="SemanticSeg-CustomUI",
       LabelAttributeName="output-ref",
       InputConfig={
           "DataSource": {"S3DataSource": {"ManifestS3Uri": "INPUT_MANIFEST_IN_S3"}},
           "DataAttributes": {
               "ContentClassifiers": [
                   "FreeOfPersonallyIdentifiableInformation",
               ]
           },
       },
       OutputConfig={"S3OutputPath": "S3_OUTPUT_PATH"},
       RoleArn="IAM_ROLE_ARN",
       LabelCategoryConfigS3Uri="LABELS_JSON_FILE_IN_S3",
       StoppingConditions={"MaxPercentageOfInputDatasetLabeled": 100},
       HumanTaskConfig={
           "WorkteamArn": "WORKTEAM_ARN",
           "UiConfig": {"UiTemplateS3Uri": "HTML_TEMPLATE_IN_S3"},
           "PreHumanTaskLambdaArn": "arn:aws:lambda:eu-west-1:111122223333:function:PRE-SemanticSegmentation",
           "TaskKeywords": [
               "SemanticSegmentation",
           ],
           "TaskTitle": "Semantic Segmentation",
           "TaskDescription": "Draw around the specified labels using the tools",
           "NumberOfHumanWorkersPerDataObject": 1,
           "TaskTimeLimitInSeconds": 3600,
           "TaskAvailabilityLifetimeInSeconds": 1800,
           "MaxConcurrentTaskCount": 1,
           "AnnotationConsolidationConfig": {
               "AnnotationConsolidationLambdaArn": "arn:aws:lambda:eu-west-1:111122223333:function:ACS-SemanticSegmentation"
           },
       },
       Tags=[{"Key": "reason", "Value": "CustomUI"}],
   )

前述の例では、次の手順を実行してください。

• S3_OUTPUT_PATH を S3 出力パスに置き換えます
• IAM_ROLE_ARN をロール ARN に置き換えます
• WORKTEAM_ARN をワークチームの ARN に置き換えます
• INPUT_MANIFEST_IN_S3 を入力マニフェスト URI に置き換えます
• LABELS_JSON_IN_S3 をラベル JSON URI に置き換えます
• HTML_TEMPLATE_IN_S3 を HTML テンプレート URI に置き換えます

関連情報

Semantic segmentation algorithm (セマンティックセグメンテーションアルゴリズム)