게시된 날짜: Jul 9, 2020
Amazon SageMaker Ground Truth는 기계 학습을 위한 고도로 정확한 훈련 데이터 세트를 손쉽게 구축할 수 있게 해 주는 완전 관리형 데이터 레이블링 서비스입니다. 오늘부터 SageMaker Ground Truth는 새로운 기본 제공 워크플로를 사용한 일반적인 비디오 레이블링 사용 사례를 지원합니다.
비디오 데이터 레이블링은 대량의 비디오 프레임 시퀀스에서 객체에 레이블을 지정하거나 이벤트가 발생했는지 여부를 확인하기 위해 비디오 클립을 신중하게 분석해야 하므로 어렵습니다. SageMaker Ground Truth를 사용하면 비디오 객체 감지, 비디오 객체 추적, 비디오 클립 분류라는 세 가지 기본 제공 레이블링 워크플로를 통해 비디오 레이블링을 쉽게 수행할 수 있습니다. 비디오 객체 감지 워크플로를 사용하여 비디오 프레임 시퀀스 내에서 관심 있는 객체를 식별하고, 비디오 객체 추적 워크플로를 사용하여 비디오 프레임 시퀀스에서 관심 있는 객체를 추적하고, 비디오 클립 분류 워크플로를 사용하여 비디오 파일을 사전에 지정한 범주로 분류할 수 있습니다. 예를 들어 이제 SageMaker Ground Truth의 비디오 레이블링 기능을 사용하면 자동차 제조 라인에서 객체를 추적하거나 초음파 비디오에서 신체 부위를 추적할 수 있습니다.