Ограничительная рамка для нескольких объектов на изображении с помощью Sagemaker Ground True

Question

Я создаю файлы аннотаций.json для использования в алгоритме обнаружения объектов AWS Sagemaker. Формат как ниже:

{
   "file": "your_image_directory/sample_image1.jpg",
   "image_size": [
      {
         "width": 500,
         "height": 400,
         "depth": 3
      }
   ],
   "annotations": [
      {
         "class_id": 0,
         "left": 111,
         "top": 134,
         "width": 61,
         "height": 128
      },
      {
         "class_id": 0,
         "left": 161,
         "top": 250,
         "width": 79,
         "height": 143
      },
      {
         "class_id": 1,
         "left": 101,
         "top": 185,
         "width": 42,
         "height": 130
      }
   ],
   "categories": [
      {
         "class_id": 0,
         "name": "dog"
      },
      {
         "class_id": 1,
         "name": "cat"
      }
   ]
}

Я хочу использовать основную правду Sagemaker, чтобы получить объектные координаты (используя ограничивающие рамки), а также class_id. Кто-нибудь может, пожалуйста, предоставить некоторые входные данные о том, как я могу добиться этого для нескольких объектов в изображении. Я не вижу возможности предоставить несколько меток (для нескольких объектов) в задаче ограничивающего прямоугольника в истинности.

Благодарю.

Answer 1

Я являюсь членом сервисной команды Ground Truth. Мы не поддерживаем несколько объектов как часть задачи маркировки ограничивающих рамок. Мы признаем это как запрос функции и будем искать приоритеты для будущих выпусков.

Answer 2

Начнем с руководства SM для разработчиков, которое ссылается на рабочие пособия для Ground Truth и объясняет формат json. ГД находится здесь: https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-dg.pdf.

Для примера из aws использования sm для обнаружения мульти-объектов с SSD, попробуйте это: https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/introduction_to_amazon_algorithms/object_detection_pascalvoc_coco/object_detection_image_json_format.ipynb