本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

# 使用边界框对映像对象进行分类
<a name="sms-bounding-box"></a>

用于训练机器学习模型的图像通常包含多个对象。要对图像中的一个或多个对象进行分类和本地化，请使用 Amazon G SageMaker round Truth 边界框贴标任务类型。在这种情况下，本地化意味着边界框的像素位置。您可以使用 Amazon A SageMaker I 控制台的 Ground Truth 部分或[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)操作来创建定界箱贴标任务。

**重要**  
对于此任务类型，如果您创建自己的清单文件，请使用 `"source-ref"` 识别 Amazon S3 中您要标注的每个图像文件的位置。有关更多信息，请参阅 [输入数据](sms-data-input.md)。

## 创建边界框标注作业（控制台）
<a name="sms-creating-bounding-box-labeling-job-console"></a>

您可以按照说明学习[创建标注作业（控制台）](sms-create-labeling-job-console.md)如何在 SageMaker AI 控制台中创建边界框标签作业。在步骤 10 中，从**任务类别**下拉菜单中选择**图像**，然后选择**边界框**作为任务类型。

Ground Truth 为标注任务提供类似于以下内容的工作人员 UI。使用控制台创建标注作业时，需要指定有助于工作人员完成作业的说明，以及工作人员最多可以选择的 50 个标签。

![\[Gif 显示了如何在对象周围为类别画一个框。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/images/sms/gifs/bb-sample.gif)


## 创建边界框标注作业 (API)
<a name="sms-creating-bounding-box-labeling-job-api"></a>

要创建边界框标签作业，请使用 SageMaker API 操作`CreateLabelingJob`。此 API 为所有人定义了此操作 AWS SDKs。要查看此操作 SDKs 支持的特定语言列表，请查看的 “**另请参阅**” 部分。[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateLabelingJob.html)

请按照[创建标注作业 (API)](sms-create-labeling-job-api.md)中的说明进行操作，并在配置请求时执行以下操作：
+ 此任务类型的注释前 Lambda 函数以 `PRE-BoundingBox` 结尾。要查找您所在地区的预注释 Lambda ARN，请参阅。[PreHumanTaskLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_HumanTaskConfig.html#SageMaker-Type-HumanTaskConfig-PreHumanTaskLambdaArn)
+ 此任务类型的注释合并 Lambda 函数以 `ACS-BoundingBox` 结尾。要查找您所在地区的注释合并 Lambda ARN，请参阅。[AnnotationConsolidationLambdaArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/API_AnnotationConsolidationConfig.html#SageMaker-Type-AnnotationConsolidationConfig-AnnotationConsolidationLambdaArn)

以下是一个 [AWS Python SDK (Boto3) 请求](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html#SageMaker.Client.create_labeling_job)示例，该请求在美国东部（弗吉尼亚州北部）区域中创建标注作业。所有红色参数都应替换为您的规范和资源。

```
response = client.create_labeling_job(
    LabelingJobName='example-bounding-box-labeling-job,
    LabelAttributeName='label',
    InputConfig={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'ManifestS3Uri': 's3://bucket/path/manifest-with-input-data.json'
            }
        },
        'DataAttributes': {
            'ContentClassifiers': [
                'FreeOfPersonallyIdentifiableInformation'|'FreeOfAdultContent',
            ]
        }
    },
    OutputConfig={
        'S3OutputPath': 's3://bucket/path/file-to-store-output-data',
        'KmsKeyId': 'string'
    },
    RoleArn='arn:aws:iam::*:role/*,
    LabelCategoryConfigS3Uri='s3://bucket/path/label-categories.json',
    StoppingConditions={
        'MaxHumanLabeledObjectCount': 123,
        'MaxPercentageOfInputDatasetLabeled': 123
    },
    HumanTaskConfig={
        'WorkteamArn': 'arn:aws:sagemaker:region:*:workteam/private-crowd/*',
        'UiConfig': {
            'UiTemplateS3Uri': 's3://bucket/path/worker-task-template.html'
        },
        'PreHumanTaskLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:PRE-BoundingBox',
        'TaskKeywords': [
            'Bounding Box',
        ],
        'TaskTitle': 'Bounding Box task',
        'TaskDescription': 'Draw bounding boxes around objects in an image',
        'NumberOfHumanWorkersPerDataObject': 123,
        'TaskTimeLimitInSeconds': 123,
        'TaskAvailabilityLifetimeInSeconds': 123,
        'MaxConcurrentTaskCount': 123,
        'AnnotationConsolidationConfig': {
            'AnnotationConsolidationLambdaArn': 'arn:aws:lambda:us-east-1:432418664414:function:ACS-BoundingBox'
          }
        },
    Tags=[
        {
            'Key': 'string',
            'Value': 'string'
        },
    ]
)
```

### 为边界框标注作业提供模板
<a name="sms-create-labeling-job-bounding-box-api-template"></a>

如果要使用 API 创建标注作业，必须在 `UiTemplateS3Uri` 中提供工作人员任务模板。复制并修改以下模板。仅修改 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-quick-instructions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-quick-instructions)、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-full-instructions](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sms-creating-instruction-pages.html#sms-creating-full-instructions) 和 `header`。将此模板上传到 S3，并在 `UiTemplateS3Uri` 中为此文件提供 S3 URI。

```
<script src="https://assets.crowd.aws/crowd-html-elements.js"></script>
<crowd-form>
  <crowd-bounding-box
    name="boundingBox"
    src="{{ task.input.taskObject | grant_read_access }}"
    header="please draw box"
    labels="{{ task.input.labels | to_json | escape }}"
  >

    <full-instructions header="Bounding box instructions">
      <ol><li><strong>Inspect</strong> the image</li><li><strong>Determine</strong> 
      if the specified label is/are visible in the picture.</li>
      <li><strong>Outline</strong> each instance of the specified label in the image using the provided “Box” tool.</li></ol>
      <ul><li>Boxes should fit tight around each object</li>
      <li>Do not include parts of the object are overlapping or that cannot be seen, even though you think you can interpolate the whole shape.</li>
      <li>Avoid including shadows.</li>
      <li>If the target is off screen, draw the box up to the edge of the image.</li>    
    </full-instructions>
  
    <short-instructions>
      <h3><span style="color: rgb(0, 138, 0);">Good example</span></h3>
      <p>Enter description of a correct bounding box label and add images</p>
      <h3><span style="color: rgb(230, 0, 0);">Bad example</span></h3>
      <p>Enter description of an incorrect bounding box label and add images</p>
    </short-instructions>
  
  </crowd-bounding-box>
</crowd-form>
```

## 边界框输出数据
<a name="sms-bounding-box-output-data"></a>

创建边界框标注作业后，输出数据将位于使用 API 时在 `S3OutputPath` 参数中指定的 Amazon S3 存储桶中，或控制台的**作业概览**部分的**输出数据集位置**字段中。

例如，成功完成的单类边界框任务的输出清单文件将包含以下内容：

```
[
  {
    "boundingBox": {
      "boundingBoxes": [
        {
          "height": 2832,
          "label": "bird",
          "left": 681,
          "top": 599,
          "width": 1364
        }
      ],
      "inputImageProperties": {
        "height": 3726,
        "width": 2662
      }
    }
  }
]
```

`boundingBoxes` 参数标识围绕标识为“鸟”的对象绘制的边界框相对于图像左上角的位置，该位置被认为是 (0,0) 像素坐标。在上一个示例中，**`left`** 和 **`top`** 确定边界框左上角的像素相对于图像左上角的位置。边界框的尺寸使用 **`height`** 和 **`width`** 进行标识。`inputImageProperties` 参数给出原始输入图像的像素尺寸。

当您使用边界框任务类型时，您可以创建单类和多类边界框标注作业。成功完成的多类边界框的输出清单文件将包含以下内容：

```
[
  {
    "boundingBox": {
      "boundingBoxes": [
        {
          "height": 938,
          "label": "squirrel",
          "left": 316,
          "top": 218,
          "width": 785
        },
        {
          "height": 825,
          "label": "rabbit",
          "left": 1930,
          "top": 2265,
          "width": 540
        },
        {
          "height": 1174,
          "label": "bird",
          "left": 748,
          "top": 2113,
          "width": 927
        },
        {
          "height": 893,
          "label": "bird",
          "left": 1333,
          "top": 847,
          "width": 736
        }
      ],
      "inputImageProperties": {
        "height": 3726,
        "width": 2662
      }
    }
  }
]
```

要了解有关边界框标注作业产生的输出清单文件的更多信息，请参阅[边界框作业输出](sms-data-output.md#sms-output-box)。

要了解有关 Ground Truth 生成的输出清单文件以及 Ground Truth 用来存储输出数据的文件结构的更多信息，请参阅[标注作业输出数据](sms-data-output.md)。