Amazon Rekognition Labels lisab 600 uut silti, sealhulgas maamärgid, ja tuvastab nüüd domineerivad värvid

Amazon Rekognitsioon pakub eelkoolitatud ja kohandatavaid arvutinägemisvõimalusi, et hankida piltidest ja videotest teavet ja teadmisi. Üks selline võime on Amazoni äratundmise sildid, mis tuvastab piltidelt objekte, stseene, tegevusi ja mõisteid. Kliendid nagu Synchronoss, Shutterstockja Nomad Media kasutavad Amazon Rekognition Labels'i, et lisada automaatselt oma sisuteeki metaandmeid ja lubada sisupõhiseid otsingutulemusi. TripleLift kasutab Amazon Rekognition Labels'i, et määrata kindlaks parimad hetked reklaamide dünaamiliseks sisestamiseks, mis täiendavad vaatajaskonna vaatamiskogemust. vidmob kasutab Amazon Rekognition Labels'i, et eraldada reklaamidest metaandmed, et mõista loominguliste otsuste tegemise ainulaadset rolli reklaamide toimivuses, et turundajad saaksid luua reklaame, mis mõjutavad nende jaoks kõige olulisemaid põhieesmärke. Lisaks kasutavad tuhanded teised kliendid Amazon Rekognition Labels'i, et toetada paljusid muid kasutusjuhtumeid, nagu raja- või matkafotode klassifitseerimine, inimeste või sõidukite tuvastamine turvakaamera kaadrites ja isikut tõendavate dokumentide piltide klassifitseerimine.

Amazon Rekognition Labels piltidele tuvastab 600 uut silti, sealhulgas maamärke ja tegevusi, ning parandab enam kui 2,000 olemasoleva sildi täpsust. Lisaks toetab Amazon Rekognition Labels nüüd funktsiooni Image Properties, et tuvastada kujutise, selle esiplaani ja tausta domineerivad värvid ning tuvastatud objektid, millel on piirdekastid. Image Properties mõõdab ka pildi heledust, teravust ja kontrasti. Lõpuks korraldab Amazon Rekognition Labels nüüd siltide tulemused kahe lisavälja abil, aliases ja categoriesja toetab nende tulemuste filtreerimist. Järgmistes osades vaatame mõned näited uutest võimalustest ja nende eelistest üksikasjalikumalt üle.

Uued sildid

Amazon Rekognition Labels on lisanud üle 600 uue sildi, laiendades toetatud siltide loendit. Siin on mõned näited uutest siltidest.

• Populaarsed vaatamisväärsused – Brooklyni sild, Colosseum, Eiffeli torn, Machu Picchu, Taj Mahal jne.
• Tegevused – Aplaus, jalgrattasõit, tähistamine, hüppamine, koeraga jalutamine jne.
• Kahjustuse tuvastamine - Auto mõlgid, auto kriimustused, korrosioon, kodukahjustused, katusekahjustused, termiidikahjustused jne.
• Tekst ja dokumendid – Lintdiagramm, pardakaart, vooskeem, märkmik, arve, kviitung jne.
• sport – Pesapallimäng, kriketikurikas, iluuisutamine, ragbi, veepall jne.
• Paljud – Paadivõidusõit, lõbu, linnavaade, küla, pulmapakkumine, bankett jne.

Nende siltide abil saavad pildijagamis-, fotofotograafia või edastusmeedia kasutajad otsinguvõimaluste parandamiseks oma sisuteeki automaatselt lisada uusi metaandmeid.

Vaatame Brooklyni silla sildi tuvastamise näidet.

Järgmises tabelis on näidatud API vastuses tagastatud sildid ja usaldusskoorid.

Täiustatud sildid

Amazon Rekognition Labels on parandanud ka enam kui 2,000 sildi täpsust. Siin on mõned näited täiustatud siltidest.

• Tegevused - sukeldumine, sõitmine, lugemine, istumine, seismine jne.
• Rõivad ja aksessuaarid – Seljakott, vöö, pluus, kapuuts, jope, kingad jne.
• Kodus ja siseruumides – bassein, potitaim, padi, kamin, tekk jne.
• Tehnoloogia ja andmetöötlus - Kõrvaklapid, mobiiltelefon, tahvelarvuti, lugemine, sülearvuti jne.
• Sõidukid ja autotööstus - veoauto, ratas, rehv, kaitseraud, turvaiste, auto peegel jne.
• Tekst ja dokumendid – Pass, juhiluba, visiitkaart, dokument jne.
• Paljud – koer, känguru, linnaväljak, festival, naermine jne.

Pildi atribuudid domineerivate värvide tuvastamiseks ja pildikvaliteediks

Image Properties on Amazon Rekognition Labelsi uus võimalus piltide jaoks ja seda saab kasutada sildituvastusfunktsiooniga või ilma. Märkus. Pildi atribuudid on hinnas eraldi Amazon Rekognition Labelsilt ja see on saadaval ainult koos värskendatud SDK-dega.

Domineerivate värvide tuvastamine

Image Properties määrab pildil domineerivad värvid piksliprotsendi alusel. Need domineerivad värvid on kaardistatud 140 CSS värvipalett, RGB, kuueteistkümnendkood ja 12 lihtsustatud värvi (roheline, roosa, must, punane, kollane, tsüaan, pruun, oranž, valge, lilla, sinine, hall). Vaikimisi tagastab API kuni 10 domineerivat värvi, kui te ei määra tagastatavate värvide arvu. Maksimaalne domineerivate värvide arv, mida API saab tagastada, on 12.

Kui seda kasutatakse eraldiseisvana, tuvastab pildi atribuudid kogu pildi domineerivad värvid, samuti selle esiplaani ja tausta. Kui seda kasutatakse koos sildituvastusfunktsioonidega, tuvastab Image Properties ka tuvastatud objektide domineerivad värvid piirdekastidega.

Piltide jagamisel või pildistamisel saavad kliendid kasutada domineerivat värvituvastust, et rikastada oma pildikogu metaandmeid, et parandada sisu avastamist, võimaldades lõppkasutajatel filtreerida värvide järgi või otsida kindlate värvidega objekte, nagu "sinine tool" või "punased kingad". ” Lisaks saavad reklaamikliendid määrata reklaami toimivust oma reklaamivarade värvide põhjal.

Pildikvaliteet

Lisaks domineerivale värvituvastusele mõõdab Image Properties ka pildikvaliteeti heleduse, teravuse ja kontrastsuse skooride kaudu. Kõik need skoorid jäävad vahemikku 0–100. Näiteks väga tume pilt tagastab madalad heleduse väärtused, eredalt valgustatud kujutis aga kõrged väärtused.

Nende skooridega saavad piltide jagamise, reklaamimise või e-kaubanduse kliendid läbi viia kvaliteedikontrolli ja filtreerida välja madala heleduse ja teravusega kujutised, et vähendada valesid ennustusi.

Järgmisel pildil on näide Eiffeli tornist.

Järgmine tabel on API vastuses tagastatud pildi omaduste andmete näide.

Järgmine pilt on punase tooli näide.

Järgmine on API vastuses tagastatud pildi omaduste andmete näide.

Järgmine pilt on näide kollase taustaga koera kohta.

Järgmine on API vastuses tagastatud pildi omaduste andmete näide.

Uued varjunimede ja kategooriate väljad

Amazon Rekognition Labels tagastab nüüd kaks uut välja, aliases ja categories, API vastuses. Pseudonüümid on sama sildi muud nimed ja kategooriad grupeerivad üksikud sildid kokku 40 ühise teema alusel, näiteks Food and Beverage ja Animals and Pets. Sildi tuvastamise mudeli värskendusega ei tagastata enam pseudonüüme peamises siltide nimede loendis. Selle asemel tagastatakse varjunimed uues aliases API vastuses. Märkus. Pseudonüümid ja kategooriad tagastatakse ainult koos värskendatud SDK-dega.

Fotode jagamise, e-kaubanduse või reklaamimise kliendid saavad kasutada varjunimesid ja kategooriaid oma sisu metaandmete taksonoomia korraldamiseks, et veelgi täiustada sisuotsingut ja -filtreerimist.

• Varjunimede näide - Sest Car ja Automobile on varjunimed, saate lisada pildile metaandmeid Car ja Automobile samal ajal
• Kategooriate näide – Kategooriate abil saate luua kategooriafiltri või kuvada kõik konkreetse kategooriaga seotud pildid, nt Food and Beverage, ilma et peaksite igale pildile eraldi metaandmeid lisama Food and Beverage

Järgmisel pildil on sildi tuvastamise näide koos varjunimede ja kategooriatega sukelduja jaoks.

Järgmine tabel näitab API vastuses tagastatud silte, usaldusskoore, varjunimesid ja kategooriaid.

Järgmine pilt on näide jalgratturile.

Järgmine tabel sisaldab API vastuses tagastatud silte, usaldusskoore, varjunimesid ja kategooriaid.

Kaasamise ja välistamise filtrid

Amazon Rekognition Labels tutvustab API sisendparameetrites uusi kaasamise ja välistamise filtreerimisvalikuid, et kitsendada API vastuses tagastatud siltide konkreetset loendit. Saate esitada selgesõnalise loendi siltidest või kategooriatest, mida soovite kaasata või välistada. Märkus. Need filtrid on saadaval koos värskendatud SDK-dega.

Kliendid saavad kasutada kaasamis- ja välistamisfiltreid, et hankida konkreetseid silte või kategooriaid, millest nad on huvitatud, ilma et peaksid oma rakenduses lisaloogikat looma. Näiteks saavad kindlustusega kliendid kasutada LabelCategoriesInclusionFilter et kaasata ainult sildi tulemused Damage Detection kategooriasse.

Järgmine kood on API näidistaotlus koos kaasamise ja välistamise filtritega:

{
    "Image": {
        "S3Object": {
            "Bucket": "bucket",
            "Name": "input.jpg" 
        } 
    },
    "MaxLabels": 10, 
    "MinConfidence": 75,
    "Features": [ "GENERAL_LABELS", "IMAGE_PROPERTIES" ],
    "Settings": {
        "GeneralLabels": {
            "LabelsInclusionFilter": [],
            "LabelsExclusionFilter": [],
            "LabelCategoriesInclusionFilter": [],
            "LabelCategoriesExclusionFilter": [] 
        },
        "ImageProperties": {
            "MaxDominantColors":10
        }
    }
 }

Järgnevalt on toodud näited kaasamise ja välistamise filtrite toimimise kohta.

• Kui soovite ainult tuvastada Person ja Car, ja te ei hooli muudest siltidest, saate määrata [“Person”,”Car”] sisse LabelsInclusionFilter.
• Kui soovite tuvastada kõik sildid, välja arvatud Clothing, saate määrata [“Clothing”] sisse LabelsExclusionFilter.
• Kui soovite tuvastada ainult silte Animal and Pets kategooriad, välja arvatud Dog ja Cat, saate määrata ["Animal and Pets"] LabelCategoriesInclusionFilter, koos ["Dog", "Cat"] sisse LabelsExclusionFilter.
• Kui etikett on määratud LabelsInclusionFilter or LabelsExclusionFilter, lisatakse või jäetakse nende varjunimed vastavalt välja, kuna aliases on siltide alamtaksonoomia. Näiteks sellepärast Automobile on alias Car, kui täpsustate Car in LabelsInclusionFilter, tagastab API Car etiketiga Automobile aasta aliases valdkonnas.

Järeldus

Amazon Rekognition Labels tuvastab 600 uut silti ja parandab enam kui 2,000 olemasoleva sildi täpsust. Koos nende värskendustega toetab Amazon Rekognition Labels nüüd pildi atribuute, varjunimesid ja kategooriaid, samuti kaasamise ja kaasamise filtreid.

Uue sildituvastusmudeli ja selle uute funktsioonidega proovimiseks logige sisse oma AWS-i kontole ja vaadake Amazon Rekognitioni konsool sildi tuvastamiseks ja pildi omadusteks. Lisateabe saamiseks külastage Siltide tuvastamine.

Autoritest

Maria Handoko on AWS-i vanemtootejuht. Ta keskendub klientide abistamisele nende äriprobleemide lahendamisel masinõppe ja arvutinägemise kaudu. Vabal ajal naudib ta matkamist, taskuhäälingusaadete kuulamist ja erinevate köökide avastamist.

Shipra Kanoria on AWS-i peamine tootejuht. Ta on kirglik aidata klientidel masinõppe ja tehisintellekti abil lahendada nende kõige keerulisemaid probleeme. Enne AWS-iga liitumist veetis Shipra üle 4 aasta Amazon Alexas, kus ta käivitas Alexa hääleassistendi palju tootlikkusega seotud funktsioone.