Viimasel kümnendil on arvutinägemise kasutamise juhtumid olnud kasvav trend, eriti sellistes tööstusharudes nagu kindlustus, autotööstus, pood, energeetika, jaemüük, tootmine ja teised. Kliendid loovad arvutinägemise masinõppe (ML) mudeleid, et suurendada oma protsesside toimimist ja automatiseerida. Sellised mudelid aitavad automatiseerida piltide klassifitseerimist või huvipakkuvate objektide tuvastamist piltidel, mis on teie ettevõttele spetsiifilised ja ainulaadsed.
ML-mudeli loomise protsessi lihtsustamiseks tutvustasime Amazon SageMaker JumpStart detsembris 2020. KiirStart aitab teil ML-iga kiiresti ja lihtsalt alustada. See pakub ühe klõpsuga juurutamist ja peenhäälestamist paljudele eelkoolitatud mudelitele, samuti valikut täislahendusi. See eemaldab ML-protsessi igal etapil raskused, hõlbustades kvaliteetsete mudelite väljatöötamist ja lühendades kasutuselevõtuks kuluvat aega. See eeldab aga eelteadmiste olemasolu, et aidata valida mudelit enam kui 200 eelkoolitatud arvutinägemismudeli kataloogist. Seejärel peate võrdlema mudeli jõudlust erinevate hüperparameetrite sätetega ja valima parima mudeli, mida tootmises kasutusele võtta.
Selle kogemuse lihtsustamiseks ja võimaldamaks arendajatel, kellel on vähe või üldse mitte ML-teadmisi luua kohandatud arvutinägemismudeleid, anname JumpStartis välja uue näidismärkmiku, mis kasutab Amazon Rekognitioni kohandatud sildid, täielikult hallatav teenus kohandatud arvutinägemismudelite loomiseks. Rekognition Custom Labels põhineb eelnevalt koolitatud mudelitel Amazon Rekognitsioon, mis on juba koolitatud kümnete miljonite piltide jaoks paljudes kategooriates. Tuhandete piltide asemel võite alustada väikese treeningpiltide komplektiga (paarsada või vähem), mis on teie kasutusjuhtumile omane. Rekognitioni kohandatud sildid eemaldavad kohandatud mudeli loomise keerukuse. See kontrollib automaatselt koolitusandmeid, valib õiged ML-algoritmid, valib eksemplari tüübi, koolitab mitut erinevate hüperparameetritega kandidaatmudelit ja väljastab kõige paremini koolitatud mudeli. Rekognition Custom Labels pakub ka hõlpsasti kasutatavat liidest AWS-i juhtimiskonsool kogu ML-i töövoo jaoks, sealhulgas piltide märgistamine, koolitus, mudeli juurutamine ja testitulemuste visualiseerimine.
See JumpStarti näidismärkmik, mis kasutab Rekognitioni kohandatud silte, lahendab kõik kujutiste klassifitseerimise või objektide tuvastamise arvutinägemise ML-ülesanded, muutes selle hõlpsaks klientidele, kes tunnevad Amazon SageMaker arvutinägemise lahenduse loomiseks, mis sobib kõige paremini teie kasutusjuhtumi, nõuete ja oskustega.
Selles postituses anname samm-sammult juhised selle näidismärkmiku kasutamiseks KiirStartis. Märkmik demonstreerib, kuidas hõlpsasti kasutada Rekognition Custom Labelsi olemasolevaid koolitus- ja järelduste API-sid, et luua kujutise klassifitseerimismudel, mitme sildi klassifitseerimismudel ja objekti tuvastamise mudel. Et teil oleks lihtne alustada, oleme esitanud iga mudeli jaoks näidisandmestiku.
Treenige ja juurutage arvutinägemise mudel, kasutades Rekognitioni kohandatud silte
Selles jaotises leiame JumpStartis soovitud märkmiku ja näitame, kuidas treenida ja käivitada juurutatud lõpp-punkti järeldusi.
Alustame alates Amazon SageMaker Studio Kanderakett.
- Valige stuudiokäivitusprogrammis Avage SageMaker JumpStart.
KiirStardi sihtlehel on jaotised lahenduste, tekstimudelite ja visioonimudelite karussellide jaoks. Sellel on ka otsinguriba. - Sisestage otsinguribale
Rekognition Custom Labels
ja vali Rekognitioni kohandatud sildid nägemisele märkmik.
Märkmik avaneb kirjutuskaitstud režiimis. - Vali Impordi märkmik märkmiku oma keskkonda importimiseks.
Märkmik pakub samm-sammult juhendit treenimiseks ja jooksmiseks järelduste tegemiseks, kasutades JumpStart konsooli Rekognitioni kohandatud silte. See pakub järgmist nelja näidisandmestikku, et demonstreerida ühe- ja mitmesildiga kujutiste klassifitseerimist ja objektide tuvastamist.
-
- Ühe sildi kujutise klassifikatsioon – See andmestik näitab, kuidas klassifitseerida kujutised ühte eelmääratletud siltide komplekti kuuluvateks. Näiteks saavad kinnisvarafirmad kasutada Rekognitioni kohandatud silte, et kategoriseerida oma pilte elutubadest, tagahoovidest, magamistubadest ja muudest majapidamiskohtadest. Järgmine on selle andmestiku näidispilt, mis on sülearvuti osana kaasatud.
- Mitme sildi kujutise klassifikatsioon – See andmestik näitab, kuidas liigitada pilte mitmesse kategooriasse, nagu lille värv, suurus, tekstuur ja tüüp. Näiteks saavad taimekasvatajad kasutada Rekognitioni kohandatud silte, et eristada erinevat tüüpi lilli ja seda, kas need on terved, kahjustatud või nakatunud. Järgmine pilt on näide sellest andmekogumist.
- Objektide tuvastamine – See andmestik demonstreerib objektide lokaliseerimist tootmis- või tootmisliinides kasutatavate osade leidmiseks. Näiteks elektroonikatööstuses võivad Rekognitioni kohandatud sildid aidata lugeda trükkplaadil olevate kondensaatorite arvu. Järgmine pilt on näide sellest andmekogumist.
- Brändi ja logo tuvastamine – See andmestik näitab logode või kaubamärkide asukohta pildil. Näiteks meediatööstuses võib objektituvastusmudel aidata tuvastada sponsorite logode asukohta fotodel. Järgmine on selle andmestiku näidispilt.
- Ühe sildi kujutise klassifikatsioon – See andmestik näitab, kuidas klassifitseerida kujutised ühte eelmääratletud siltide komplekti kuuluvateks. Näiteks saavad kinnisvarafirmad kasutada Rekognitioni kohandatud silte, et kategoriseerida oma pilte elutubadest, tagahoovidest, magamistubadest ja muudest majapidamiskohtadest. Järgmine on selle andmestiku näidispilt, mis on sülearvuti osana kaasatud.
- Järgige märkmiku juhiseid, käivitades iga lahtri.
See märkmik demonstreerib, kuidas saate Rekognitioni kohandatud sildi API-de kaudu kasutada ühte märkmikku nii kujutiste klassifitseerimise kui ka objektide tuvastamise kasutusjuhtude lahendamiseks.
Märkmikuga jätkates saate valida ühe ülalnimetatud näidisandmekogumitest. Soovitame teil proovida sülearvutit iga andmestiku jaoks käivitada.
Järeldus
Selles postituses näitasime teile, kuidas kasutada Rekognitioni kohandatud siltide API-sid, et luua kujutiste klassifikatsioon või objektide tuvastamise arvutinägemismudel, et klassifitseerida ja tuvastada kujutistel olevaid objekte, mis vastavad teie ettevõtte vajadustele. Modelli koolitamiseks võite alustada, pakkudes tuhandete asemel kümneid kuni sadu märgistatud pilte. Rekognitioni kohandatud sildid lihtsustavad mudeli väljaõpet, hoolitsedes parameetrite valikute eest, nagu masina tüüp, algoritmi tüüp või algoritmispetsiifilised hüperparameetrid (sh kihtide arv võrgus, õppimiskiirus ja partii suurus). Rekognitioni kohandatud sildid lihtsustavad ka koolitatud mudeli hostimist ja pakuvad lihtsat toimingut koolitatud mudeli põhjal järelduste tegemiseks.
Rekognitioni kohandatud sildid pakuvad hõlpsasti kasutatavat konsoolikogemust koolitusprotsessi, mudelihalduse ja andmestiku kujutiste visualiseerimiseks. Soovitame teil selle kohta rohkem teada saada Äratundmise kohandatud sildid ja proovige seda oma ettevõttepõhiste andmekogumitega.
Alustamiseks saate navigeerida Rekognitioni kohandatud siltide näidismärkmikusse SageMaker KiirStart.
Autoritest
Pashmeen Mistry on Amazon Rekognitioni kohandatud siltide vanemtootejuht. Väljaspool tööd naudib Pashmeen seikluslikke matku, fotograafiat ja perega aja veetmist.
Abhishek Gupta on AWS-i AI teenuste lahenduste vanemarhitekt. Ta aitab klientidel arvutinägemise lahendusi kavandada ja juurutada.
- Münditark. Euroopa parim Bitcoini ja krüptobörs.
- Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. TASUTA PÄÄS.
- CryptoHawk. Altcoini radar. Tasuta prooviversioon.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/image-classification-and-object-detection-using-amazon-rekognition-custom-labels-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
- "
- 100
- 2020
- kokkuvõtteid
- üle
- aadress
- AI
- AI teenused
- algoritm
- algoritme
- juba
- Amazon
- API-liidesed
- automatiseerima
- Automaatika
- auto
- AWS
- võrrelda
- BEST
- juhatus
- brändid
- ehitama
- Ehitus
- Ehitab
- äri
- Saab
- kandidaat
- mis
- juhtudel
- valikuid
- Vali
- klassifikatsioon
- Ettevõtted
- arvuti
- konsool
- looma
- tava
- Kliendid
- andmed
- kümme aastat
- näitama
- juurutada
- lähetatud
- juurutamine
- kasutuselevõtu
- Disain
- Detection
- arendama
- Arendajad
- erinev
- kergesti
- lihtne-to-use
- pood
- Elektroonika
- julgustama
- Lõpp-punkt
- energia
- sisene
- keskkond
- eriti
- kinnisvara
- näide
- olemasolevate
- kogemus
- teadmised
- pere
- Järel
- Kasvavad
- suunata
- aitama
- aitab
- kvaliteetne
- Hosting
- leibkond
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTTPS
- sajad
- identifitseerima
- pilt
- rakendada
- lisatud
- Kaasa arvatud
- tööstusharudes
- tööstus
- kindlustus
- huvi
- Interface
- seotud
- IT
- teadmised
- märgistamine
- Labels
- Õppida
- õppimine
- tõstmine
- vähe
- elu-
- liising
- kohad
- logo
- masin
- masinõpe
- Tegemine
- juhitud
- juhtimine
- juht
- tootmine
- Meedia
- miljonid
- ML
- mudel
- mudelid
- rohkem
- mitmekordne
- vajadustele
- võrk
- märkmik
- number
- Avaneb
- töö
- valik
- Muu
- osa
- jõudlus
- esitades
- fotograafia
- protsess
- Protsessid
- Toode
- Produktsioon
- anda
- annab
- pakkudes
- kiiresti
- kinnisvara
- vähendamine
- Nõuded
- Vajab
- Tulemused
- jaemüük
- Toad
- jooks
- jooksmine
- Otsing
- teenus
- Teenused
- komplekt
- lihtne
- SUURUS
- väike
- lahendus
- Lahendused
- Lahendab
- mõned
- Kulutused
- sponsor
- algus
- alustatud
- stuudio
- võtmine
- test
- tuhandeid
- aeg
- koolitus
- rongid
- liigid
- ainulaadne
- kasutama
- sort
- nägemus
- visualiseerimine
- jooksul
- Töö