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# Einrichten automatisierter Video-Frame-Eingabedaten
Sie können die automatische Dateneinrichtung von Ground Truth verwenden, um Videodateien in Ihrem Amazon-S3-Bucket automatisch zu erkennen und Videoframes aus diesen Dateien zu extrahieren. Um zu erfahren wie dies geht, vgl. [Videodateien zur Verfügung stellen](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction).
Wenn Sie bereits über Videoframes in Amazon S3 verfügen, können Sie die automatische Dateneinrichtung verwenden, um diese Videoframes in Ihrem Beschriftungsauftrag zu verwenden. Für diese Option müssen alle Videoframes eines einzelnen Videos mit einem eigenartigen Präfix gespeichert werden. Informationen zu den Voraussetzungen für die Verwendung dieser Option finden Sie unter [Stellen Sie Videoframes bereit](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-video-provide-frames).
Wählen Sie einen der folgenden Abschnitte aus, um zu erfahren, wie Sie Ihre automatische Eingabedatensatzverbindung mit Ground Truth einrichten.
## Stellen Sie Videodateien bereit und extrahieren Sie Frames
Gehen Sie wie folgt vor, um Ihre Videodateien mit Ground Truth zu verbinden und automatisch Videoframes aus diesen Dateien für die Objekterkennung von Videoframes und die Objektverfolgungsbeschriftung zu extrahieren.
**Anmerkung**
Wenn Sie das Automated Data Setup Console Tool verwenden, um Videoframes aus mehr als 10 Videodateien zu extrahieren, müssen Sie die vom Tool generierte Manifestdatei ändern oder eine neue erstellen, sodass sie 10 Videoframe-Sequenzdateien oder weniger enthält. Weitere Informationen hierzu finden Sie unter [Videodateien zur Verfügung stellen](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction).
Stellen Sie sicher, dass Ihre Videodateien in einem Amazon-S3-Bucket in derselben AWS -Region gespeichert sind, in der Sie die automatische Dateneinrichtung durchführen.
**Verbinden Sie Ihre Videodateien in Amazon S3 automatisch mit Ground Truth und extrahieren Sie Videoframes:**
1. Navigieren Sie in der Amazon SageMaker AI-Konsole zur Seite „**Labeling-Job erstellen**“: [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth](https://console.aws.amazon.com//sagemaker/groundtruth).
Ihre Eingabe- und Ausgabe-S3-Buckets müssen sich in derselben AWS -Region befinden, in der Sie Ihren Beschriftungsauftrag erstellen. Über diesen Link gelangen Sie in die Region North Virginia (US-East-1) AWS . Wenn sich Ihre Eingabedaten in einem Amazon-S3-Bucket in einer anderen Region befinden, wechseln Sie in diese Region. Um Ihre AWS Region zu ändern, wählen Sie in der [Navigationsleiste](https://docs.aws.amazon.com/awsconsolehelpdocs/latest/gsg/getting-started.html#select-region) den Namen der aktuell angezeigten Region aus.
1. Wählen Sie **Beschriftungsauftrag erstellen** aus.
1. Geben Sie einen **Auftragsnamen** ein.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Einrichtung der Eingabedaten** die Option **Automatisierte Dateneinrichtung** aus.
1. Geben Sie eine Amazon-S3-URI für den **S3-Standort für Eingabedatensätze** ein. Ein S3-URI sieht wie folgt aus: `s3://amzn-s3-demo-bucket/path-to-files/`. Diese URI sollte auf den Amazon-S3-Speicherort verweisen, an dem Ihre Einführungsdaten gespeichert werden.
1. Geben Sie Ihren **S3-Standort für Ausgabedatensätze** an. Hier werden Ihre Ausgabedaten gespeichert. Sie können wählen, ob Sie Ihre Ausgabedaten am **selben Ort wie den Eingabedatensatz** speichern oder **einen neuen Speicherort angeben** und die S3-URI des Speicherorts eingeben möchten, an dem Sie Ihre Ausgabedaten speichern möchten.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste **Videodateien** für Ihren **Datentyp** aus.
1. Wählen Sie **Ja, Frames für Aufgaben zur Objektverfolgung und -erkennung extrahieren**.
1. Wählen Sie eine Methode zur **Frame-Extraktion**.
+ Wenn Sie **Alle aus dem Video extrahierten Frames verwenden, um eine Labeling-Aufgabe zu erstellen** wählen, extrahiert Ground Truth alle Frames aus jedem Video an Ihrem **S3-Standort für Eingabedatensätze**, bis zu 2.000 Frames. Wenn ein Video in Ihrem Eingabedatensatz mehr als 2.000 Frames enthält, werden die ersten 2.000 Frames extrahiert und für diese Labeling-Aufgabe verwendet.
+ Wenn Sie „**Jedes {{x}} Bild aus einem Video verwenden“ wählen, um eine Beschriftungsaufgabe zu erstellen**, extrahiert Ground {{x}} Truth jedes dritte Bild aus jedem Video an Ihrem **S3-Standort für Eingabedatensätze**.
Wenn Ihr Video beispielsweise 2 Sekunden lang ist und eine [Framerate](https://en.wikipedia.org/wiki/Frame_rate) von 30 Frames pro Sekunde hat, enthält Ihr Video 60 Frames. Wenn Sie hier 10 angeben, extrahiert Ground Truth jeden 10-ten Frame aus Ihrem Video. Das bedeutet, dass das jeder 1-te, 10-te, 20-te, 30-te, 40-te, 50-te, und 60-te Frame extrahiert wird.
1. Wählen Sie Ausführungsrolle auswählen oder erstellen aus. Stellen Sie sicher, dass diese Rolle berechtigt ist, auf Ihre Amazon S3-Standorte für Eingabe- und Ausgabedaten zuzugreifen, die in den Schritten 5 und 6 angegeben sind.
1. Wählen Sie **Dateneinrichtung abschließen** aus.
## Stellen Sie Videoframes bereit
Gehen Sie wie folgt vor, um Ihre Videoframesequenzen mit Ground Truth zu verbinden, um Videoframe-Objekte zu erkennen, verfolgen und beschriften.
Stellen Sie sicher, dass Ihre Videoframes in einem Amazon-S3-Bucket in derselben AWS -Region gespeichert sind, in der Sie die automatische Dateneinrichtung durchführen. Jede Sequenz von Videoframes sollte ein eindeutiges Präfix haben. Wenn Sie beispielsweise zwei Sequenzen in `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/` gespeichert haben, sollte jede ein eindeutiges Präfix wie `sequence1` und `sequence2` haben und beide sollten sich direkt unter dem Präfix `/sequences/` befinden. Im obigen Beispiel lauten die Speicherorte dieser beiden Sequenzen: `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence1/` und `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence2/`.
**Verbinden Sie Ihren Videoframe in Amazon S3 automatisch mit Ground Truth:**
1. Navigieren Sie in der Amazon SageMaker AI-Konsole zur Seite „**Labeling-Job erstellen**“: [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth](https://console.aws.amazon.com//sagemaker/groundtruth).
Ihre Eingabe- und Ausgabe-S3-Buckets müssen sich in derselben AWS -Region befinden, in der Sie Ihren Beschriftungsauftrag erstellen. Über diesen Link gelangen Sie in die Region North Virginia (US-East-1) AWS . Wenn sich Ihre Eingabedaten in einem Amazon-S3-Bucket in einer anderen Region befinden, wechseln Sie in diese Region. Um Ihre AWS Region zu ändern, wählen Sie in der [Navigationsleiste](https://docs.aws.amazon.com/awsconsolehelpdocs/latest/gsg/getting-started.html#select-region) den Namen der aktuell angezeigten Region aus.
1. Wählen Sie **Beschriftungsauftrag erstellen** aus.
1. Geben Sie einen **Auftragsnamen** ein.
1. Wählen Sie im Abschnitt **Einrichtung der Eingabedaten** die Option **Automatisierte Dateneinrichtung** aus.
1. Geben Sie eine Amazon-S3-URI für den **S3-Standort für Eingabedatensätze** ein.
Dies sollte der Amazon-S3-Speicherort sein, an dem Ihre Sequenzen gespeichert werden. Wenn Sie beispielsweise zwei Sequenzen in `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence1/`, `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence2/` gespeichert haben, geben Sie `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/` hier ein.
1. Geben Sie Ihren **S3-Standort für Ausgabedatensätze** an. Hier werden Ihre Ausgabedaten gespeichert. Sie können wählen, ob Sie Ihre Ausgabedaten am **selben Ort wie den Eingabedatensatz** speichern oder **einen neuen Speicherort angeben** und die S3-URI des Speicherorts eingeben möchten, an dem Sie Ihre Ausgabedaten speichern möchten.
1. Wählen Sie in der Dropdown-Liste **Videoframes** für Ihren **Datentyp** aus.
1. Wählen oder erstellen Sie eine IAM-Ausführungsrolle. Stellen Sie sicher, dass diese Rolle berechtigt ist, auf Ihre Amazon S3-Standorte für Eingabe- und Ausgabedaten zuzugreifen, die in den Schritten 5 und 6 angegeben sind.
1. Wählen Sie **Dateneinrichtung abschließen** aus.
Diese Verfahren erstellen ein Eingabemanifest am Amazon S3-Speicherort für Eingabe-Datasätze, die Sie in Schritt 5 angegeben haben. Wenn Sie einen Label-Job mithilfe der SageMaker API, oder eines AWS SDK erstellen AWS CLI, verwenden Sie den Amazon S3 S3-URI für diese Eingabe-Manifestdatei als Eingabe für den Parameter`ManifestS3Uri`.