في العقد الماضي ، كانت حالات استخدام رؤية الكمبيوتر اتجاهًا متزايدًا ، لا سيما في صناعات مثل التأمين والسيارات والتجارة الإلكترونية والطاقة وتجارة التجزئة والتصنيع وغيرها. يقوم العملاء ببناء نماذج التعلم الآلي للرؤية الحاسوبية (ML) لتحقيق الكفاءات التشغيلية والأتمتة لعملياتهم. تساعد مثل هذه النماذج في أتمتة تصنيف الصور أو الكشف عن الأشياء ذات الأهمية في الصور الخاصة والفريدة من نوعها لعملك.
لتبسيط عملية بناء نموذج ML ، قدمنا أمازون سيج ميكر جومب ستارت في ديسمبر 2020. تساعدك JumpStart على بدء استخدام ML بسرعة وسهولة. إنه يوفر نشرًا بضغطة واحدة وضبطًا دقيقًا لمجموعة متنوعة من النماذج المدربة مسبقًا ، بالإضافة إلى مجموعة مختارة من الحلول الشاملة. يؤدي هذا إلى إزالة الأحمال الثقيلة من كل خطوة من خطوات عملية ML ، مما يسهل تطوير نماذج عالية الجودة ويقلل من وقت النشر. ومع ذلك ، فإنه يتطلب منك أن يكون لديك بعض المعرفة المسبقة للمساعدة في اختيار النموذج من كتالوج يضم أكثر من 200 نموذج رؤية كمبيوتر مدرب مسبقًا. بعد ذلك ، يتعين عليك قياس أداء النموذج باستخدام إعدادات مختلفة للمعلمات الفائقة وتحديد أفضل نموذج لنشره في الإنتاج.
لتبسيط هذه التجربة والسماح للمطورين ذوي الخبرة المحدودة في تعلم الآلة بإنشاء نماذج رؤية كمبيوتر مخصصة ، نصدر نموذجًا جديدًا لدفتر ملاحظات داخل JumpStart يستخدم تسميات Amazon Rekognition المخصصة، خدمة مُدارة بالكامل لبناء نماذج رؤية حاسوبية مخصصة. تعتمد Rekognition Custom Labels على النماذج المدربة مسبقًا في الأمازون إعادة الاعتراف، والتي تم تدريبها بالفعل على عشرات الملايين من الصور عبر العديد من الفئات. بدلاً من آلاف الصور ، يمكنك البدء بمجموعة صغيرة من صور التدريب (بضع مئات أو أقل) المخصصة لحالة الاستخدام الخاصة بك. تلخص Rekognition Custom Labels التعقيد الذي ينطوي عليه بناء نموذج مخصص. يقوم تلقائيًا بفحص بيانات التدريب ، واختيار خوارزميات ML الصحيحة ، وتحديد نوع المثيل ، وتدريب نماذج مرشحة متعددة بمعلمات تشعبية مختلفة ، وإخراج أفضل نموذج تم تدريبه. توفر Rekognition Custom Labels أيضًا واجهة سهلة الاستخدام من وحدة تحكم إدارة AWS لسير عمل ML بالكامل ، بما في ذلك وضع العلامات على الصور والتدريب ونشر نموذج وتصور نتائج الاختبار.
هذا الكمبيوتر الدفتري النموذجي داخل JumpStart باستخدام Rekognition Custom Labels يحل أي تصنيف للصور أو مهمة ML للرؤية الحاسوبية للكشف عن الكائنات ، مما يسهل على العملاء المألوفين الأمازون SageMaker لبناء حل رؤية كمبيوتر يناسب حالة الاستخدام والمتطلبات ومهاراتك على أفضل وجه.
في هذا المنشور ، نقدم إرشادات خطوة بخطوة لاستخدام مثال دفتر الملاحظات هذا داخل JumpStart. يوضح الكمبيوتر الدفتري كيفية استخدام Rekognition Custom Labels للتدريب والاستدلال واجهات برمجة تطبيقات بسهولة لإنشاء نموذج تصنيف للصور ونموذج تصنيف متعدد الملصقات ونموذج اكتشاف كائن. لتسهيل البدء ، قدمنا أمثلة لمجموعات البيانات لكل نموذج.
تدريب ونشر نموذج رؤية الكمبيوتر باستخدام Rekognition Custom Labels
في هذا القسم ، نحدد مكان دفتر الملاحظات المطلوب في JumpStart ، ونوضح كيفية تدريب وتشغيل الاستدلال على نقطة النهاية المنشورة.
لنبدأ من أمازون ساجميكر ستوديو قاذفة.
- في Studio Launcher ، اختر انتقل إلى SageMaker JumpStart.
تحتوي الصفحة المقصودة لـ JumpStart على أقسام لدوائر للحلول ونماذج النص ونماذج الرؤية. كما أن لديها شريط بحث. - في شريط البحث ، أدخل
Rekognition Custom Labels
واختيار Rekognition تسميات مخصصة للرؤية دفتر.
يفتح الكمبيوتر الدفتري في وضع القراءة فقط. - اختار استيراد دفتر ملاحظات لاستيراد دفتر الملاحظات إلى بيئتك.
يوفر الكمبيوتر الدفتري دليلاً خطوة بخطوة للتدريب وتشغيل الاستدلال باستخدام Rekognition Custom Labels من وحدة التحكم JumpStart. يوفر مجموعات البيانات النموذجية الأربعة التالية لإثبات تصنيف الصور الفردية والمتعددة واكتشاف الكائنات.
-
- تصنيف الصورة ذو التسمية الواحدة - توضح مجموعة البيانات هذه كيفية تصنيف الصور على أنها تنتمي إلى مجموعة من الملصقات المحددة مسبقًا. على سبيل المثال ، يمكن لشركات العقارات استخدام Rekognition Custom Labels لتصنيف صور غرف المعيشة والساحات الخلفية وغرف النوم والمواقع المنزلية الأخرى. فيما يلي نموذج لصورة من مجموعة البيانات هذه ، والتي تم تضمينها كجزء من دفتر الملاحظات.
- تصنيف الصورة متعدد التسميات - توضح مجموعة البيانات هذه كيفية تصنيف الصور إلى فئات متعددة ، مثل اللون والحجم والملمس ونوع الزهرة. على سبيل المثال ، يمكن لمزارعي النباتات استخدام Rekognition Custom Labels للتمييز بين أنواع الزهور المختلفة وما إذا كانت سليمة أو تالفة أو مصابة. الصورة التالية مثال من مجموعة البيانات هذه.
- كشف الكائن - توضح مجموعة البيانات هذه توطين الكائن لتحديد الأجزاء المستخدمة في خطوط الإنتاج أو التصنيع. على سبيل المثال ، في صناعة الإلكترونيات ، يمكن أن تساعد Rekognition Custom Labels في حساب عدد المكثفات على لوحة الدائرة. الصورة التالية مثال من مجموعة البيانات هذه.
- الكشف عن العلامة التجارية والشعار - توضح مجموعة البيانات هذه تحديد الشعارات أو العلامات التجارية في صورة ما. على سبيل المثال ، في صناعة الإعلام ، يمكن أن يساعد نموذج الكشف عن الأشياء في تحديد موقع شعارات الراعي في الصور الفوتوغرافية. فيما يلي نموذج لصورة من مجموعة البيانات هذه.
- تصنيف الصورة ذو التسمية الواحدة - توضح مجموعة البيانات هذه كيفية تصنيف الصور على أنها تنتمي إلى مجموعة من الملصقات المحددة مسبقًا. على سبيل المثال ، يمكن لشركات العقارات استخدام Rekognition Custom Labels لتصنيف صور غرف المعيشة والساحات الخلفية وغرف النوم والمواقع المنزلية الأخرى. فيما يلي نموذج لصورة من مجموعة البيانات هذه ، والتي تم تضمينها كجزء من دفتر الملاحظات.
- اتبع الخطوات الواردة في دفتر الملاحظات عن طريق تشغيل كل خلية.
يوضح هذا الكمبيوتر الدفتري كيف يمكنك استخدام دفتر ملاحظات واحد لمعالجة كل من تصنيف الصور وحالات استخدام اكتشاف الكائنات عبر Rekognition Custom Labs APIs.
أثناء متابعة استخدام الكمبيوتر الدفتري ، لديك خيار تحديد إحدى مجموعات البيانات النموذجية المذكورة أعلاه. نحن نشجعك على محاولة تشغيل الكمبيوتر الدفتري لكل مجموعة من مجموعات البيانات.
وفي الختام
في هذا المنشور ، أوضحنا لك كيفية استخدام واجهات برمجة تطبيقات Rekognition Custom Labels لإنشاء تصنيف للصور أو نموذج رؤية كمبيوتر لاكتشاف الكائنات لتصنيف وتحديد الكائنات في الصور الخاصة باحتياجات عملك. لتدريب نموذج ، يمكنك البدء من خلال توفير عشرات إلى مئات من الصور المصنفة بدلاً من الآلاف. تعمل Rekognition Custom Labels على تبسيط تدريب النموذج من خلال الاهتمام بخيارات المعلمات مثل نوع الجهاز أو نوع الخوارزمية أو المعلمات التشعبية الخاصة بالخوارزمية (بما في ذلك عدد الطبقات في الشبكة ومعدل التعلم وحجم الدُفعة). تعمل Rekognition Custom Labels أيضًا على تبسيط استضافة نموذج مدرب وتوفر عملية بسيطة لإجراء الاستدلال باستخدام نموذج مدرب.
توفر Rekognition Custom Labels تجربة وحدة تحكم سهلة الاستخدام لعملية التدريب وإدارة النماذج وتصور صور مجموعة البيانات. نحن نشجعك على معرفة المزيد عن التعرف على التسميات المخصصة وجربها مع مجموعات البيانات الخاصة بنشاطك التجاري.
للبدء ، يمكنك الانتقال إلى مثال دفتر الملاحظات Rekognition Custom Labels بتنسيق سيج ميكر جومب ستارت.
حول المؤلف
الباشمين ميستري هو كبير مديري المنتجات في Amazon Rekognition Custom Labels. خارج العمل ، يستمتع الباشمين برحلات المشي لمسافات طويلة والتصوير وقضاء الوقت مع أسرته.
ابهيشيك جوبتا هو كبير مهندسي حلول خدمات الذكاء الاصطناعي في AWS. يساعد العملاء في تصميم وتنفيذ حلول الرؤية الحاسوبية.
- كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
- بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
- كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
- المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/image-classification-and-object-detection-using-amazon-rekognition-custom-labels-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
- "
- 100
- 2020
- الملخصات
- في
- العنوان
- AI
- خدمات الذكاء الاصطناعي
- خوارزمية
- خوارزميات
- سابقا
- أمازون
- واجهات برمجة التطبيقات
- أتمتة
- أتمتة
- السيارات
- AWS
- مؤشر
- أفضل
- مجلس
- العلامات التجارية
- نساعدك في بناء
- ابني
- يبني
- الأعمال
- يستطيع الحصول على
- مرشح
- يهمني
- الحالات
- الخيارات
- اختار
- تصنيف
- الشركات
- الكمبيوتر
- كنسولات
- خلق
- على
- العملاء
- البيانات
- عقد
- شرح
- نشر
- نشر
- نشر
- نشر
- تصميم
- كشف
- تطوير
- المطورين
- مختلف
- بسهولة
- سهلة الاستخدام
- التجارة الإلكترونية
- الإلكترونيات
- شجع
- نقطة النهاية
- طاقة
- أدخل
- البيئة
- خاصة
- عزبة
- مثال
- القائمة
- الخبره في مجال الغطس
- خبرة
- للعائلات
- متابعيك
- متزايد
- توجيه
- مساعدة
- يساعد
- عالي الجودة
- استضافة
- منزلي
- كيفية
- كيفية
- لكن
- HTTPS
- مئات
- تحديد
- صورة
- تنفيذ
- شامل
- بما فيه
- الصناعات
- العالمية
- التأمين
- مصلحة
- السطح البيني
- المشاركة
- IT
- المعرفة
- وصفها
- ملصقات
- تعلم
- تعلم
- تجميل
- القليل
- الذين يعيشون
- موقع
- المواقع
- شعار
- آلة
- آلة التعلم
- القيام ب
- تمكن
- إدارة
- مدير
- تصنيع
- الوسائط
- ملايين
- ML
- نموذج
- عارضات ازياء
- الأكثر من ذلك
- متعدد
- إحتياجات
- شبكة
- مفكرة
- عدد
- يفتح
- عملية
- خيار
- أخرى
- جزء
- أداء
- أداء
- تصوير
- عملية المعالجة
- العمليات
- منتج
- الإنتــاج
- تزود
- ويوفر
- توفير
- بسرعة
- العقارات
- تقليص
- المتطلبات الأساسية
- يتطلب
- النتائج
- بيع بالتجزئة
- غرفة
- يجري
- تشغيل
- بحث
- الخدمة
- خدمات
- طقم
- الاشارات
- مقاس
- صغير
- حل
- الحلول
- يحل
- بعض
- الإنفاق
- رعاية
- بداية
- بدأت
- ستوديو
- مع الأخذ
- تجربه بالعربي
- الآلاف
- الوقت
- قادة الإيمان
- القطارات
- أنواع
- فريد من نوعه
- تستخدم
- تشكيلة
- رؤيتنا
- التصور
- في غضون
- للعمل