Publicado en: Dec 12, 2019
Amazon SageMaker Ground Truth incorporó la característica de segmentación automática en la interfaz de usuario para el etiquetado de la segmentación semántica. Esta característica incrementa el rendimiento del etiquetado, mejora la precisión y mitiga el cansancio del etiquetador. Simplifica la tarea mediante el etiquetado automático de las áreas de interés de una imagen con el ingreso de una cantidad mínima de contenido. Puede aceptar, deshacer o corregir los resultados de la segmentación automática.
SageMaker Ground Truth lo ayuda a crear con rapidez conjuntos de datos de entrenamiento de gran precisión. El servicio le ofrece fácil acceso a los etiquetadores humanos propios o de terceros, y ellos consiguen interfaces y flujos de trabajo integrados para la realización de las tareas de etiquetado. SageMaker Ground Truth ofrece flujos de trabajos e interfaces integrados para la segmentación semántica, una técnica de aprendizaje automático de visión artificial que implica la asignación de etiquetas de clase a píxeles individuales de una imagen.
Con esta nueva característica, puede efectuar hasta diez veces más rápido las tareas de segmentación semántica. En lugar de dibujar un polígono que entre ajustado o de utilizar la herramienta del pincel para ubicar un objeto en una imagen, solo debe dibujar cuatro puntos: uno en el punto más alto, otro en el punto más bajo, otro en extremo izquierdo y otro en el extremo derecho del objeto. Ground Truth toma estos cuatro puntos como entrada y utiliza el algoritmo de corte de extremo profundo (DEXTR) para generar una máscara que se ajuste alrededor del objeto.
Si desea obtener más información sobre esta característica, consulte la publicación de blog del lanzamiento y la documentación.