Mise en route : création d’une tâche d’étiquetage de cadre de délimitation avec Ground Truth

1. Enregistrez deux images sur des URL HTTP accessibles au public. Ces images sont utilisées pour créer les instructions applicables aux tâches d’étiquetage. Les proportions des images doivent être d’environ 2:1. Dans le cadre de cet exercice, le contenu des images n’a pas importance.

2. Créez un compartiment Amazon S3 pour y stocker les fichiers d’entrée et de sortie. Le compartiment doit être situé dans la même région que celle où vous exécutez Ground Truth. Notez le nom du compartiment, car vous allez l’utiliser à l’étape 2.

   Ground Truth exige que tous les compartiments S3 qui contiennent des données d’image d’entrée de tâche d’étiquetage aient une stratégie CORS attachée. Pour en savoir plus sur ce changement, consultez Exigence CORS pour les données d’image d’entrée.

3. Vous pouvez créer un rôle IAM ou laisser SageMaker AI créer un rôle avec la politique IAM AmazonSageMakerFullAccess. Reportez-vous à Création de rôles IAM et attribuez la politique d’autorisations suivante à l’utilisateur qui crée la tâche d’étiquetage :

   JSON

   {
       "Version": "2012-10-17",
       "Statement": [
           {
               "Sid": "sagemakergroundtruth",
               "Effect": "Allow",
               "Action": [
                   "cognito-idp:CreateGroup",
                   "cognito-idp:CreateUserPool",
                   "cognito-idp:CreateUserPoolDomain",
                   "cognito-idp:AdminCreateUser",
                   "cognito-idp:CreateUserPoolClient",
                   "cognito-idp:AdminAddUserToGroup",
                   "cognito-idp:DescribeUserPoolClient",
                   "cognito-idp:DescribeUserPool",
                   "cognito-idp:UpdateUserPool"
               ],
               "Resource": "*"
           }
       ]
   }
   

Pour créer une tâche d’étiquetage

1. Ouvrez la console Amazon SageMaker AI à l’adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Dans le panneau de navigation de gauche, choisissez Labeling jobs (Tâches d’étiquetage).

3. Choisissez Créer une tâche d’étiquetage pour lancer le processus de création de la tâche.

4. Dans la section Job overview (Présentation de la tâche), renseignez les champs suivants :

   • Nom de la tâche : attribuez à la tâche d’étiquetage un nom qui la décrit. Ce nom s’affiche dans votre liste de tâches. Ce nom doit être unique dans votre compte et au sein d’une région AWS.

   • Nom d’attribut de l’étiquette : laissez cette option désactivée, car la valeur par défaut est la meilleure option pour cette tâche d’introduction.

   • Configuration des données d’entrée : sélectionnez Configuration automatisée des données. Cette option vous permet de vous connecter automatiquement à vos données d’entrée dans S3.

   • Emplacement S3 pour les jeux de données d’entrée : saisissez l’emplacement S3 où vous avez ajouté les images à l’étape 1.

   • Emplacement S3 pour les jeux de données de sortie : l’emplacement où vos données de sortie sont écrites dans S3.

   • Data type (Type de données) – Utilisez le menu déroulant pour sélectionner Image. Ground Truth utilisera toutes les images trouvées dans l’emplacement S3 pour les jeux de données d’entrée comme entrée pour votre tâche d’étiquetage.

   • IAM role (Rôle IAM) – Créez ou choisissez un rôle IAM auquel la politique IAM AmazonSageMakerFullAccess est attachée.

5. Dans la section Task type (Type de tâche), pour le champ Task category (Catégorie de tâches), choisissez Image.

6. Dans Task selection (Sélection des tâches), choisissez Bounding box.

7. Choisissez Suivant pour passer à la configuration de votre tâche d’étiquetage.

Pour créer une main-d’œuvre privée :

1. Dans la section Workers (Employés), choisissez Private (Privé).

2. Si vous utilisez une main-d’œuvre privée pour la première fois, saisissez jusqu’à 100 adresses e-mail dans le champ Adresses e-mail. Les adresses doivent être séparées par une virgule. Vous devez inclure votre propre adresse e-mail pour faire partie de la main-d’œuvre et voir ainsi les tâches d’étiquetage des objets de données.

3. Dans le champ Nom de l’organisation, saisissez le nom de votre organisation. Cette information sert à personnaliser l’e-mail envoyé pour inviter une personne à rejoindre votre main-d’œuvre privée. Vous pouvez modifier le nom de l’organisation une fois que le groupe d’utilisateurs est créé via la console.

4. Dans le champ Adresse e-mail de contact, saisissez une adresse e-mail que les membres de la main-d’œuvre utiliseront pour signaler les problèmes liés à la tâche.

Utilisation de la main-d’œuvre Amazon Mechanical Turk :

1. Dans la section Workers (Employés), choisissez Public.

2. Définir un Price per task (Prix par tâche).

3. Choisissez The dataset does not contain adult content (Le jeu de données ne contient pas de contenu pour adulte) pour reconnaître que le jeu de données échantillon ne contient pas de contenu pour adultes. Ces informations permettent à Amazon SageMaker Ground Truth d’avertir les employés externes sur Mechanical Turk qu’ils pourraient rencontrer du contenu potentiellement offensant dans votre jeu de données.

4. Choisissez la case à cocher en regard de la déclaration suivante pour confirmer que le jeu de données échantillon ne contient pas de données d’identification personnelle (PII). Il s’agit d’une exigence pour utiliser Mechanical Turk avec Ground Truth. Si vos données d’entrée contiennent des PII, utilisez la main-d’œuvre privée pour ce didacticiel.

   Vous comprenez et acceptez que la main-d’œuvre d’Amazon Mechanical Turk est composée d’entrepreneurs indépendants situés dans le monde entier et que vous ne devez pas partager d’informations confidentielles, d’informations personnelles ni d’informations de santé protégées avec cette main-d’œuvre.

Pour configurer l’outil de cadre de délimitation

1. Dans le champ Task description (Description de la tâche), saisissez des instructions rapides pour la tâche. Par exemple :

   Draw a box around any objects in the image.

   Remplacez objects par le nom d’un objet qui s’affiche dans vos images.

2. Dans le champ Étiquettes, saisissez un nom de catégorie pour les objets autour desquels l’employé doit dessiner un cadre de délimitation. Par exemple, si vous demandez à l’employé de dessiner des cadres autour de joueurs de football, vous pouvez saisir « Joueur de football » dans ce champ.

3. La section Short instructions (Instructions rapides) vous permet de saisir les instructions qui s’affichent à l’écran avec l’image que vos employés étiquettent. Nous vous suggérons d’inclure un exemple de cadre de délimitation correctement dessiné et un autre de cadre de délimitation mal dessiné. Pour créer vos propres instructions, effectuez ces étapes :

   1. Sélectionnez le texte entre GOOD EXAMPLE (BON EXEMPLE) et l’espace pour image. Remplacez-le par le texte suivant :

      Draw the box around the object with a small border.

   2. Sélectionnez le premier espace pour image et supprimez-le.

   3. Choisissez le bouton image, puis saisissez l’URL HTTPS de l’une des images que vous avez créées à l’étape 1. Il est également possible d’incorporer des images directement dans la section des instructions courtes, mais cette section a un quota de 100 kilo-octets (texte inclus). Si vos images et vos textes dépassent 100 kilo-octets, vous recevez une erreur.

   4. Sélectionnez le texte entre BAD EXAMPLE (MAUVAIS EXEMPLE) et l’espace pour image. Remplacez-le par le texte suivant :

      Don't make the bounding box too large or cut into the object.

   5. Sélectionnez le deuxième espace pour image et supprimez-le.

   6. Choisissez le bouton image, puis saisissez l’URL HTTPS de l’autre image que vous avez créée à l’étape 1.

4. Sélectionnez Preview (Prévisualisation) pour prévisualiser l’interface utilisateur employé. La prévisualisation s’ouvre dans un nouvel onglet. Par conséquent, si votre navigateur bloque les fenêtres contextuelles, vous devrez peut-être activer manuellement l’onglet pour l’ouvrir. Lorsque vous ajoutez une ou plusieurs annotations à la prévisualisation et que vous sélectionnez ensuite Submit (Envoyer), vous pouvez voir une prévisualisation des données de sortie que votre annotation aurait créées.

5. Après avoir configuré et vérifié vos instructions, sélectionnez Create (Créer) pour créer la tâche d’étiquetage.