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# 동영상 프레임 입력 데이터
동영상 프레임 객체 감지 또는 객체 추적 레이블 지정 작업을 만들 때 입력 데이터로 비디오 파일(MP4 파일) 또는 동영상 프레임을 선택할 수 있습니다. 모든 작업자 작업은 동영상 프레임을 사용하여 생성되므로 비디오 파일을 선택하는 경우 Ground Truth 프레임 추출 도구를 사용하여 비디오 파일에서 동영상 프레임(이미지)을 추출하세요.
이 두 옵션 모두 Amazon SageMaker AI 콘솔의 Ground Truth 섹션에서 **자동 데이터 설정** 옵션을 사용하여 Ground Truth와 Amazon S3의 입력 데이터 간에 연결을 설정하면 Ground Truth가 레이블링 작업을 생성할 때 입력 데이터를 찾을 위치를 알 수 있습니다. 그러면 Amazon S3 입력 데이터세트 위치에 입력 매니페스트 파일이 생성되어 저장됩니다. 자세한 내용은 [자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정](sms-video-automated-data-setup.md) 섹션을 참조하세요.
또는 레이블을 지정하려는 각 동영상 프레임 시퀀스의 시퀀스 파일을 수동으로 생성하고 `source-ref` 키를 사용하여 이러한 각 시퀀스 파일을 참조하는 입력 매니페스트 파일의 Amazon S3 위치를 제공할 수 있습니다. 자세한 내용은 [동영상 프레임 입력 매니페스트 파일 생성](sms-video-manual-data-setup.md#sms-video-create-manifest) 섹션을 참조하세요.
**Topics**
+ [입력 데이터로 동영상 파일 또는 동영상 프레임을 선택합니다.](sms-point-cloud-video-input-data.md)
+ [입력 데이터 설정](sms-video-data-setup.md)
# 입력 데이터로 동영상 파일 또는 동영상 프레임을 선택합니다.
동영상 프레임 객체 감지 또는 객체 추적 레이블링 작업을 생성할 때 동영상 프레임(이미지) 시퀀스를 제공하거나 Amazon SageMaker AI 콘솔을 사용하여 Ground Truth가 동영상 파일에서 동영상 프레임을 자동으로 추출하도록 할 수 있습니다. 다음 섹션을 통해 이런 옵션에 대해 자세히 알아보세요.
## 동영상 프레임 제공
동영상 프레임은 동영상 파일에서 추출한 이미지 시퀀스입니다. Ground Truth 레이블 지정 작업을 생성하여 작업자가 여러 동영상 프레임 시퀀스에 레이블을 지정하도록 할 수 있습니다. 각 시퀀스는 단일 비디오에서 추출한 이미지로 구성됩니다.
동영상 프레임 시퀀스를 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하려면 Amazon S3의 고유한 [키 이름 접두사](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/UsingMetadata.html#object-keys)를 사용하여 각 시퀀스를 저장해야 합니다. Amazon S3 콘솔에서는 키 이름 접두사를 폴더라고 합니다. 따라서 Amazon S3 콘솔에서는 각 동영상 프레임 시퀀스가 Amazon S3의 자체 폴더에 위치해야 합니다.
예를 들어 두 개의 동영상 프레임 시퀀스가 있는 경우 키 이름 접두사 `sequence1/` 및 `sequence2/`를 사용하여 시퀀스를 식별할 수 있습니다. 이 예제에서는 시퀀스가 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequence1/` 및 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequence2/`에 위치할 수 있습니다.
Ground Truth 콘솔을 사용하여 입력 매니페스트 파일을 생성하는 경우 모든 시퀀스 키 이름 접두사는 Amazon S3의 동일한 위치에 있어야 합니다. 예를 들어 Amazon S3 콘솔에서는 각 시퀀스가 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/`의 폴더에 존재할 수 있습니다. 이 예시에서는 동영상 프레임(이미지)의 첫 번째 시퀀스는 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequence1/`에 위치할 수 있고 두 번째 시퀀스는 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequence2/`에 위치할 수 있습니다.
**중요**
작업자가 레이블을 지정하도록 하려는 동영상 프레임 시퀀스가 하나뿐인 경우에도 Amazon S3에서는 해당 시퀀스에 키 이름 접두사가 있어야 합니다. Amazon S3 콘솔을 사용하는 경우 시퀀스가 폴더에 있다는 뜻입니다. S3 버킷의 루트에 위치할 수 없습니다.
동영상 프레임 시퀀스를 사용하여 작업자 작업을 만들 때 Ground Truth는 작업당 하나의 시퀀스를 사용합니다. Ground Truth는 각 작업에서 [UTF-8](https://en.wikipedia.org/wiki/UTF-8) 바이너리 순서를 사용하여 동영상 프레임을 정렬합니다.
예를 들어 Amazon S3의 동영상 프레임 순서는 다음과 같습니다.
```
[0001.jpg, 0002.jpg, 0003.jpg, ..., 0011.jpg]
```
작업자의 작업에서 다음과 같이 동일한 순서로 정렬됩니다. `0001.jpg, 0002.jpg, 0003.jpg, ..., 0011.jpg`
다음과 같은 명명 규칙을 사용하여 프레임을 정렬할 수도 있습니다.
```
[frame1.jpg, frame2.jpg, ..., frame11.jpg]
```
이 경우에는 작업자 작업에서 `frame2.jpg` 앞에 `frame10.jpg` 및 `frame11.jpg`가 놓입니다. 작업자에게 다음과 같은 순서로 동영상 프레임이 표시됩니다. `frame1.jpg, frame10.jpg, frame11.jpg, frame2.jpg, ..., frame9.jpg`
## 비디오 파일 제공
콘솔에서 새 레이블 지정 작업을 생성할 때 Ground Truth 프레임 분할 기능을 사용하여 동영상 파일(MP4 파일)에서 동영상 프레임을 추출할 수 있습니다. 단일 동영상 파일에서 추출된 일련의 동영상 프레임을 *동영상 프레임 시퀀스*라고 합니다.
Ground Truth가 동영상에서 최대 2,000개의 모든 프레임을 자동으로 추출하도록 하거나 프레임 추출 빈도를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 Ground Truth가 동영상의 매 10번째 프레임마다 추출하도록 할 수 있습니다.
자동화된 데이터 설정을 사용하여 프레임을 추출하는 경우 최대 50개의 동영상을 제공할 수 있지만, 동영상 프레임 객체 추적 및 동영상 프레임 객체 감지 레이블 지정 작업을 생성할 때 입력 매니페스트 파일은 10개 이상의 동영상 프레임 시퀀스 파일을 참조할 수 없습니다. 자동화된 데이터 설정 콘솔 도구를 사용하여 10개 이상의 동영상 파일에서 동영상 프레임을 추출하는 경우, 도구에서 생성하는 매니페스트 파일을 수정하거나 10개 이하의 동영상 프레임 시퀀스 파일을 포함하도록 새 파일을 만들어야 합니다. 할당량에 대한 자세한 내용은 [3D 포인트 클라우드 및 동영상 프레임 레이블 지정 작업 할당량](input-data-limits.md#sms-input-data-quotas-other) 섹션을 참조하세요.
동영상 프레임 추출 도구를 사용하려면 [자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정](sms-video-automated-data-setup.md) 섹션을 참조하세요.
동영상에서 모든 동영상 프레임이 성공적으로 추출되면 S3 입력 데이터세트 위치에 다음이 표시됩니다.
+ 각 동영상의 이름을 딴 키 이름 접두사(Amazon S3 콘솔의 폴더). 각 접두사는 다음과 같이 이어집니다.
+ 해당 접두사의 이름을 지정하는 데 사용되는 동영상에서 추출한 동영상 프레임 시퀀스.
+ 해당 시퀀스를 구성하는 모든 이미지를 식별하는 데 사용되는 시퀀스 파일.
+ 확장명이.manifest인 입력 매니페스트 파일. 이렇게 하면 레이블 지정 작업을 생성하는 데 사용할 모든 시퀀스 파일이 식별됩니다.
단일 비디오 파일에서 추출한 모든 프레임은 레이블 지정 작업에 사용됩니다. 여러 동영상 파일에서 동영상 프레임을 추출하면 각 동영상 프레임 시퀀스마다 하나씩 레이블 지정 작업을 위한 여러 작업이 만들어집니다.
Ground Truth는 고유한 [키 이름 접두사](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/dev/UsingMetadata.html#object-keys)를 사용하여 입력 데이터세트를 위해 Amazon S3 위치에서 추출한 각 동영상 프레임 시퀀스를 저장합니다. Amazon S3 콘솔에서는 키 이름 접두사를 폴더라고 합니다.
# 입력 데이터 설정
동영상 프레임 레이블 지정 작업을 생성할 때는 Ground Truth에 입력 데이터를 찾을 위치를 알려야 합니다. 이 작업을 두 가지 방법으로 수행할 수 있습니다.
+ Amazon S3에 입력 데이터를 저장하고 Ground Truth가 레이블 지정 작업에 사용되는 입력 데이터세트를 자동으로 감지하도록 할 수 있습니다. 이러한 옵션에 대해 자세히 알아보려면 [자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정](sms-video-automated-data-setup.md) 섹션을 참조하세요.
+ 입력 매니페스트 파일과 시퀀스 파일을 생성하여 Amazon S3에 업로드할 수 있습니다. 이러한 옵션에 대해 자세히 알아보려면 [비디오 프레임 입력 데이터 수동 설정](sms-video-manual-data-setup.md) 섹션을 참조하세요.
**Topics**
+ [자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정](sms-video-automated-data-setup.md)
+ [비디오 프레임 입력 데이터 수동 설정](sms-video-manual-data-setup.md)
# 자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정
Ground Truth 자동화된 데이터 설정을 사용하여 Amazon S3 버킷에서 동영상 파일을 자동으로 감지하고 해당 파일에서 동영상 프레임을 추출할 수 있습니다. 자세한 방법은 [비디오 파일 제공](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction)을 참조하세요.
Amazon S3에 이미 동영상 프레임이 있는 경우 자동화된 데이터 설정을 사용하여 레이블 지정 작업에 이러한 동영상 프레임을 사용할 수 있습니다. 이 옵션의 경우 단일 동영상의 모든 동영상 프레임을 고유한 접두사를 사용하여 저장해야 합니다. 이 옵션을 사용하기 위한 요구 사항에 대한 자세한 내용은 [동영상 프레임 제공](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-video-provide-frames) 섹션을 참조하세요.
다음 섹션 중 하나를 선택하여 Ground Truth와 자동 입력 데이터세트 연결을 설정하는 방법을 알아보세요.
## 비디오 파일 제공 및 프레임 추출
다음 절차를 사용하여 동영상 파일을 Ground Truth와 연결하고 동영상 프레임 객체 감지 및 객체 추적 레이블 지정 작업을 위해 해당 파일에서 동영상 프레임을 자동으로 추출합니다.
**참고**
자동화된 데이터 설정 콘솔 도구를 사용하여 10개 이상의 동영상 파일에서 동영상 프레임을 추출하는 경우, 도구에서 생성하는 매니페스트 파일을 수정하거나 10개 이하의 동영상 프레임 시퀀스 파일을 포함하도록 새 파일을 만들어야 합니다. 자세한 내용은 [비디오 파일 제공](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-point-cloud-video-frame-extraction) 섹션을 참조하세요.
동영상 파일이 자동화된 데이터 설정을 수행하는 AWS 리전과 동일한 리전의 Amazon S3 버킷에 저장되어 있는지 확인하세요.
**Amazon S3의 동영상 파일을 Ground Truth와 자동으로 연결하고 동영상 프레임을 추출합니다.**
1. Amazon SageMaker AI 콘솔에서 **레이블링 작업 생성** 페이지([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth](https://console.aws.amazon.com//sagemaker/groundtruth))로 이동합니다.
입력 및 출력 S3 버킷은 레이블 지정 작업을 생성하는 AWS 리전과 동일한 리전에 있어야 합니다. 이 링크를 클릭하면 버지니아 북부(us-east-1) AWS 리전에 배치됩니다. 입력 데이터가 다른 리전에서 Amazon S3 버킷에 있는 경우 해당 리전에서 실행할 수 있습니다. AWS 리전을 변경하려면 [탐색 모음](https://docs.aws.amazon.com/awsconsolehelpdocs/latest/gsg/getting-started.html#select-region)에서 현재 표시된 리전의 이름을 선택합니다.
1. **레이블 지정 작업 생성**을 선택합니다.
1. **작업 이름**을 입력합니다.
1. **입력 데이터 설정** 섹션에서 **자동화된 데이터 설정**을 선택합니다.
1. **입력 데이터 세트의 S3 위치에 Amazon S3 URI를 입력합니다**. S3 URI는 다음과 같습니다: `s3://amzn-s3-demo-bucket/path-to-files/`. 이 URI는 동영상 파일이 저장되는 Amazon S3 위치를 가리킵니다.
1. **출력 데이터 세트의 S3 위치**를 지정하세요. 이는 출력 데이터가 저장되는 곳입니다. 출력 데이터를 **입력 데이터 세트와 동일한 위치**에 저장하거나 **새 위치를 지정하고** 출력 데이터를 저장할 위치의 S3 URI를 입력할 수 있습니다.
1. 드롭다운 목록을 사용하여 **데이터 유형에** 맞는 **동영상 파일**을 선택합니다.
1. **예, 객체 추적 및 감지 작업을 위한 프레임 추출**을 선택합니다.
1. **프레임 추출** 방법을 선택합니다.
+ **동영상에서 추출한 모든 프레임을 사용하여 레이블 지정 작업 생성**을 선택하면, Ground Truth는 **입력 데이터세트를 위한 S3 위치**에서 각 동영상의 모든 프레임을 최대 2,000프레임까지 추출합니다. 입력 데이터세트의 동영상에 2,000개 이상의 프레임이 포함된 경우 처음 2,000개가 추출되어 해당 레이블 지정 작업에 사용됩니다.
+ 동영상의 **매 *x* 프레임을 사용하여 레이블 지정 작업 생성**을 선택하면, Ground Truth는 **입력 데이터세트의 S3 위치**에 있는 각 동영상에서 매 *x*번째 프레임을 추출합니다.
예를 들어 동영상 길이가 2초이고 [프레임 속도](https://en.wikipedia.org/wiki/Frame_rate)가 초당 30프레임인 경우 동영상의 프레임은 60개입니다. 여기서 10을 지정하면 Ground Truth는 동영상에서 매 10번째 프레임마다 추출합니다. 즉, 첫 번째, 10번째, 20번째, 30번째, 40번째, 50번째, 60번째 프레임이 추출됩니다.
1. IAM 실행 역할을 선택하거나 생성합니다. 이 역할에 5단계와 6단계에서 지정한 입력 및 출력 데이터에 대한 Amazon S3 위치에 액세스할 수 있는 권한이 있는지 확인하세요.
1. **데이터 설정 완료**를 선택합니다.
## 동영상 프레임 제공
다음 절차에 따라 동영상 프레임 시퀀스를 Ground Truth와 연결하여 동영상 프레임 객체 감지 및 객체 추적 레이블 지정 작업을 수행할 수 있습니다.
동영상 프레임이 자동화된 데이터 설정을 수행하는 AWS 리전과 동일한 리전의 Amazon S3 버킷에 저장되어 있는지 확인하세요. 각 동영상 프레임 시퀀스에는 고유한 접두사가 있어야 합니다. 예를 들어, 두 시퀀스가 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/`에 저장되어 있는 경우 각 시퀀스에는 `sequence1` 및 `sequence2`와 같은 고유한 접두사가 있어야 하며 둘 다 `/sequences/` 접두사 바로 아래에 위치해야 합니다. 위 예제에서 이 두 시퀀스의 위치는 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence1/` 및 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence2/`입니다.
**Amazon S3의 동영상 프레임을 Ground Truth와 자동으로 연결:**
1. Amazon SageMaker AI 콘솔에서 **레이블링 작업 생성** 페이지([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/groundtruth](https://console.aws.amazon.com//sagemaker/groundtruth))로 이동합니다.
입력 및 출력 S3 버킷은 레이블 지정 작업을 생성하는 AWS 리전과 동일한 리전에 있어야 합니다. 이 링크를 클릭하면 버지니아 북부(us-east-1) AWS 리전에 배치됩니다. 입력 데이터가 다른 리전에서 Amazon S3 버킷에 있는 경우 해당 리전에서 실행할 수 있습니다. AWS 리전을 변경하려면 [탐색 모음](https://docs.aws.amazon.com/awsconsolehelpdocs/latest/gsg/getting-started.html#select-region)에서 현재 표시된 리전의 이름을 선택합니다.
1. **레이블 지정 작업 생성**을 선택합니다.
1. **작업 이름**을 입력합니다.
1. **입력 데이터 설정** 섹션에서 **자동화된 데이터 설정**을 선택합니다.
1. **입력 데이터세트의 S3 위치에 Amazon S3 URI를 입력합니다**.
이는 시퀀스가 저장되는 Amazon S3 위치여야 합니다. 예를 들어, 두 개의 시퀀스가 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence1/`, `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/sequence2/`에 저장되어 있는 경우 여기에 `s3://amzn-s3-demo-bucket/video-frames/sequences/`를 입력하세요.
1. **출력 데이터세트의 S3 위치**를 지정하세요. 이는 출력 데이터가 저장되는 곳입니다. 출력 데이터를 **입력 데이터세트와 동일한 위치**에 저장하거나 **새 위치를 지정하고** 출력 데이터를 저장할 위치의 S3 URI를 입력할 수 있습니다.
1. 드롭다운 목록을 사용하여 **데이터 유형**에 맞는 **동영상 프레임**을 선택합니다.
1. IAM 실행 역할을 선택하거나 생성합니다. 이 역할에 5단계와 6단계에서 지정한 입력 및 출력 데이터에 대한 Amazon S3 위치에 액세스할 수 있는 권한이 있는지 확인하세요.
1. **데이터 설정 완료**를 선택합니다.
이 절차는 5단계에서 지정한 입력 데이터세트의 Amazon S3 위치에 입력 매니페스트를 생성합니다. SageMaker API 또는 AWS SDK AWS CLI를 사용하여 레이블 지정 작업을 생성하는 경우이 입력 매니페스트 파일에 대한 Amazon S3 URI를 파라미터에 대한 입력으로 사용합니다`ManifestS3Uri`.
# 비디오 프레임 입력 데이터 수동 설정
각 동영상 프레임 시퀀스에 대한 시퀀스 파일과 해당 시퀀스 파일에 대한 참조를 나열하는 매니페스트 파일을 생성한 경우 수동 데이터 설정 옵션을 선택하세요.
## 동영상 프레임 입력 매니페스트 파일 생성
Ground Truth는 레이블 지정 작업을 생성할 때 입력 매니페스트 파일을 사용하여 입력 데이터세트의 위치를 식별합니다. 동영상 프레임 객체 감지 및 객체 추적 레이블 지정 작업의 경우, 입력 매니페스트 파일의 각 라인은 동영상 프레임 시퀀스 파일의 위치를 식별합니다. 각 시퀀스 파일은 단일 동영상 프레임 시퀀스에 포함된 이미지를 식별합니다.
이 페이지에서 동영상 프레임 객체 추적 및 객체 감지 레이블 지정 작업을 위한 동영상 프레임 시퀀스 파일 및 입력 매니페스트 파일을 생성하는 방법을 알아보세요.
Ground Truth가 시퀀스 파일과 입력 매니페스트 파일을 자동으로 생성하도록 하려면 [자동 동영상 프레임 입력 데이터 설정](sms-video-automated-data-setup.md) 섹션을 참조하세요.
### 동영상 프레임 시퀀스 입력 매니페스트 생성
동영상 프레임 시퀀스 입력 매니페스트 파일에서 매니페스트의 각 줄은 시퀀스 파일을 참조하는 `"source-ref"` 키가 있는 JSON 객체입니다. 각 시퀀스 파일은 동영상 프레임 시퀀스의 위치를 식별합니다. 이는 모든 동영상 프레임 레이블 지정 작업에 필요한 매니페스트 파일 형식입니다.
다음 예제에서는 입력 매니페스트 파일에서 사용되는 구문을 보여 줍니다.
```
{"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq1.json"}
{"source-ref": "s3://amzn-s3-demo-bucket/example-folder/seq2.json"}
```
### 동영상 프레임 시퀀스 파일 생성
동영상 프레임의 각 시퀀스에 대한 데이터는 JSON 데이터 객체에 저장되어야 합니다. 다음은 시퀀스 파일에 사용되는 형식의 예입니다. 각 프레임에 대한 정보는 JSON 객체로 포함되며 `frames` 목록에 나열됩니다. 다음 JSON은 가독성을 위해 확장되었습니다.
```
{
"seq-no": 1,
"prefix": "s3://amzn-s3-demo-bucket/prefix/video1/",
"number-of-frames": 3,
"frames":[
{"frame-no": 1, "unix-timestamp": 1566861644, "frame": "frame0001.jpg" },
{"frame-no": 2, "unix-timestamp": 1566861644, "frame": "frame0002.jpg" },
{"frame-no": 3, "unix-timestamp": 1566861644, "frame": "frame0003.jpg" }
]
}
```
아래 표에서는 이 코드 예제에 표시된 파라미터에 대한 세부 정보를 제공합니다.
****
| 파라미터 | 필수 | 허용되는 값 | 설명 |
| --- | --- | --- | --- |
| `seq-no` | 예 | Integer | 순서가 지정된 시퀀스 번호입니다. |
| `prefix` | 예 | 문자열 **허용되는 값**: `s3:////` | 시퀀스 파일이 있는 Amazon S3 위치입니다. 접두사는 슬래시(`/`)로 끝나야 합니다. |
| `number-of-frames` | 예 | Integer | 시퀀스 파일에 포함된 총 프레임 수입니다. 이 숫자는 다음 행의 `frames` 파라미터에 나열된 총 프레임 수와 일치해야 합니다. |
| `frames` | 예 | JSON 객체 목록 **필수**: `frame-no`, `frame` **선택 사항**: `unix-timestamp` | 프레임 데이터의 목록입니다. 목록의 길이는 `number-of-frames`과 같아야 합니다. 작업자 UI에서 시퀀스의 프레임은 [UTF-8](https://en.wikipedia.org/wiki/UTF-8) 바이너리 순서로 정렬됩니다. 이 순서 지정에 대해 자세히 알아보려면 [동영상 프레임 제공](sms-point-cloud-video-input-data.md#sms-video-provide-frames) 섹션을 참조하세요. |
| frame-no | 예 | Integer | 프레임 순서 번호입니다. 이에 따라 시퀀스의 프레임 순서가 결정됩니다. |
| `unix-timestamp` | 아니요 | Integer | 프레임의 Unix 타임스탬프입니다. 1970년 1월 1일부터 프레임이 캡처된 UTC 시간까지의 시간(초)입니다. |
| frame | 예 | 문자열 | 동영상 프레임 이미지 파일의 이름. |