पिछले दशक में, कंप्यूटर दृष्टि उपयोग के मामलों में वृद्धि हुई है, खासकर बीमा, मोटर वाहन, ई-कॉमर्स, ऊर्जा, खुदरा, विनिर्माण और अन्य जैसे उद्योगों में। ग्राहक अपनी प्रक्रियाओं में परिचालन क्षमता और स्वचालन लाने के लिए कंप्यूटर विज़न मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल बना रहे हैं। ऐसे मॉडल छवियों के वर्गीकरण या छवियों में रुचि की वस्तुओं का पता लगाने में मदद करते हैं जो आपके व्यवसाय के लिए विशिष्ट और अद्वितीय हैं।
एमएल मॉडल निर्माण प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए, हमने पेश किया अमेज़न SageMaker जम्पस्टार्ट दिसंबर 2020 में। जम्पस्टार्ट आपको एमएल के साथ जल्दी और आसानी से आरंभ करने में मदद करता है। यह एक-क्लिक परिनियोजन और पूर्व-प्रशिक्षित मॉडलों की एक विस्तृत विविधता के साथ-साथ एंड-टू-एंड समाधानों का चयन प्रदान करता है। यह एमएल प्रक्रिया के प्रत्येक चरण से भारी भारोत्तोलन को हटा देता है, जिससे उच्च गुणवत्ता वाले मॉडल विकसित करना आसान हो जाता है और तैनाती के लिए समय कम हो जाता है। हालाँकि, इसके लिए आपको 200 से अधिक पूर्व-प्रशिक्षित कंप्यूटर विज़न मॉडल की सूची से मॉडल चयन में मदद करने के लिए कुछ पूर्व ज्ञान की आवश्यकता होती है। फिर आपको विभिन्न हाइपरपैरामीटर सेटिंग्स के साथ मॉडल के प्रदर्शन को बेंचमार्क करना होगा और उत्पादन में तैनात किए जाने वाले सर्वोत्तम मॉडल का चयन करना होगा।
इस अनुभव को सरल बनाने के लिए और कम से कम एमएल विशेषज्ञता वाले डेवलपर्स को कस्टम कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने की अनुमति देने के लिए, हम जम्पस्टार्ट के भीतर एक नया उदाहरण नोटबुक जारी कर रहे हैं जो उपयोग करता है अमेज़ॅन रेकग्निशन कस्टम लेबल, कस्टम कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने के लिए पूरी तरह से प्रबंधित सेवा। मान्यता कस्टम लेबल में पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का निर्माण होता है अमेज़ॅन रेकग्निशन, जो पहले से ही कई श्रेणियों में लाखों छवियों पर प्रशिक्षित हैं। हजारों छवियों के बजाय, आप प्रशिक्षण छवियों के एक छोटे से सेट (कुछ सौ या उससे कम) के साथ शुरुआत कर सकते हैं जो आपके उपयोग के मामले के लिए विशिष्ट हैं। मान्यता कस्टम लेबल एक कस्टम मॉडल के निर्माण में शामिल जटिलता को दूर करता है। यह स्वचालित रूप से प्रशिक्षण डेटा का निरीक्षण करता है, सही एमएल एल्गोरिदम का चयन करता है, उदाहरण प्रकार का चयन करता है, विभिन्न हाइपरपैरामीटर के साथ कई उम्मीदवार मॉडल को प्रशिक्षित करता है, और सर्वश्रेष्ठ प्रशिक्षित मॉडल का उत्पादन करता है। पहचान कस्टम लेबल्स से उपयोग में आसान इंटरफ़ेस भी प्रदान करता है एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल छवियों को लेबल करने, प्रशिक्षण, एक मॉडल को तैनात करने और परीक्षण के परिणामों की कल्पना करने सहित संपूर्ण एमएल वर्कफ़्लो के लिए।
रिकॉग्निशन कस्टम लेबल का उपयोग करते हुए जम्पस्टार्ट के भीतर यह उदाहरण नोटबुक किसी भी छवि वर्गीकरण या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कंप्यूटर विज़न एमएल कार्य को हल करता है, जिससे ग्राहकों के लिए परिचित होना आसान हो जाता है अमेज़न SageMaker एक कंप्यूटर विज़न समाधान बनाने के लिए जो आपके उपयोग के मामले, आवश्यकताओं और कौशल के लिए सबसे उपयुक्त हो।
इस पोस्ट में, हम जम्पस्टार्ट के भीतर इस उदाहरण नोटबुक का उपयोग करने के लिए चरण-दर-चरण निर्देश प्रदान करते हैं। नोटबुक दर्शाता है कि छवि वर्गीकरण मॉडल, बहु-लेबल वर्गीकरण मॉडल और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल बनाने के लिए मौजूदा प्रशिक्षण और अनुमान एपीआई को आसानी से पहचान कस्टम लेबल का उपयोग कैसे करें। आपके लिए आरंभ करना आसान बनाने के लिए, हमने प्रत्येक मॉडल के लिए उदाहरण डेटासेट प्रदान किए हैं।
रिकॉग्निशन कस्टम लेबल का उपयोग करके कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित और परिनियोजित करें
इस खंड में, हम जम्पस्टार्ट में वांछित नोटबुक का पता लगाते हैं, और प्रदर्शित करते हैं कि परिनियोजित समापन बिंदु पर अनुमान को कैसे प्रशिक्षित और चलाया जाए।
आइए से शुरू करते हैं अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो लॉन्चर।
- स्टूडियो लॉन्चर पर, चुनें सेजमेकर जम्पस्टार्ट पर जाएं.
जम्पस्टार्ट लैंडिंग पृष्ठ में समाधान, पाठ मॉडल और दृष्टि मॉडल के लिए हिंडोला के अनुभाग हैं। इसमें एक सर्च बार भी है। - खोज बार में, दर्ज करें
Rekognition Custom Labels
और चुनिए विजन के लिए पहचान कस्टम लेबल स्मरण पुस्तक।
नोटबुक केवल-पढ़ने के लिए मोड में खुलती है। - चुनें आयात नोटबुक अपने परिवेश में नोटबुक आयात करने के लिए।
नोटबुक जम्पस्टार्ट कंसोल से मान्यता कस्टम लेबल का उपयोग करके प्रशिक्षण और अनुमान चलाने के लिए चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका प्रदान करता है। यह एकल और बहु-लेबल छवि वर्गीकरण और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन प्रदर्शित करने के लिए निम्नलिखित चार नमूना डेटासेट प्रदान करता है।
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- एकल-लेबल छवि वर्गीकरण - यह डेटासेट दर्शाता है कि छवियों को पूर्वनिर्धारित लेबल के सेट में से एक के रूप में कैसे वर्गीकृत किया जाए। उदाहरण के लिए, रियल एस्टेट कंपनियां लिविंग रूम, बैकयार्ड, बेडरूम और अन्य घरेलू स्थानों की अपनी छवियों को वर्गीकृत करने के लिए पहचान कस्टम लेबल का उपयोग कर सकती हैं। इस डेटासेट से एक नमूना छवि निम्नलिखित है, जिसे नोटबुक के भाग के रूप में शामिल किया गया है।
- बहु-लेबल छवि वर्गीकरण - यह डेटासेट दर्शाता है कि छवियों को कई श्रेणियों में कैसे वर्गीकृत किया जाए, जैसे कि रंग, आकार, बनावट और फूल का प्रकार। उदाहरण के लिए, पौधे उत्पादक विभिन्न प्रकार के फूलों के बीच अंतर करने के लिए पहचान कस्टम लेबल का उपयोग कर सकते हैं और यदि वे स्वस्थ, क्षतिग्रस्त या संक्रमित हैं। निम्न चित्र इस डेटासेट से एक उदाहरण है।
- वस्तु का पता लगाना - यह डेटासेट उत्पादन या निर्माण लाइनों में उपयोग किए जाने वाले भागों का पता लगाने के लिए वस्तु स्थानीयकरण को प्रदर्शित करता है। उदाहरण के लिए, इलेक्ट्रॉनिक्स उद्योग में, मान्यता कस्टम लेबल एक सर्किट बोर्ड पर कैपेसिटर की संख्या गिनने में मदद कर सकते हैं। निम्न चित्र इस डेटासेट से एक उदाहरण है।
- ब्रांड और लोगो का पता लगाना - यह डेटासेट एक छवि में लोगो या ब्रांड का पता लगाता है। उदाहरण के लिए, मीडिया उद्योग में, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल तस्वीरों में प्रायोजक लोगो के स्थान की पहचान करने में मदद कर सकता है। इस डेटासेट से एक नमूना छवि निम्नलिखित है।
- एकल-लेबल छवि वर्गीकरण - यह डेटासेट दर्शाता है कि छवियों को पूर्वनिर्धारित लेबल के सेट में से एक के रूप में कैसे वर्गीकृत किया जाए। उदाहरण के लिए, रियल एस्टेट कंपनियां लिविंग रूम, बैकयार्ड, बेडरूम और अन्य घरेलू स्थानों की अपनी छवियों को वर्गीकृत करने के लिए पहचान कस्टम लेबल का उपयोग कर सकती हैं। इस डेटासेट से एक नमूना छवि निम्नलिखित है, जिसे नोटबुक के भाग के रूप में शामिल किया गया है।
- प्रत्येक सेल को चलाकर नोटबुक में दिए गए चरणों का पालन करें।
यह नोटबुक दर्शाती है कि आप पहचान कस्टम लेबल एपीआई के माध्यम से छवि वर्गीकरण और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन उपयोग मामलों दोनों को संबोधित करने के लिए एकल नोटबुक का उपयोग कैसे कर सकते हैं।
जैसे ही आप नोटबुक के साथ आगे बढ़ते हैं, आपके पास उपरोक्त नमूना डेटासेट में से किसी एक को चुनने का विकल्प होता है। हम आपको प्रत्येक डेटासेट के लिए नोटबुक चलाने का प्रयास करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने आपको दिखाया कि इमेज वर्गीकरण या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाने के लिए रिकॉग्निशन कस्टम लेबल एपीआई का उपयोग कैसे करें ताकि छवियों में वस्तुओं को वर्गीकृत और पहचान सकें जो आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट हैं। एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, आप हजारों के बजाय दसियों से सैकड़ों लेबल वाली छवियां प्रदान करके आरंभ कर सकते हैं। रिकॉग्निशन कस्टम लेबल पैरामीटर विकल्पों जैसे मशीन प्रकार, एल्गोरिथम प्रकार, या एल्गोरिथम-विशिष्ट हाइपरपैरामीटर (नेटवर्क में परतों की संख्या, सीखने की दर और बैच आकार सहित) का ध्यान रखते हुए मॉडल प्रशिक्षण को सरल बनाता है। मान्यता कस्टम लेबल एक प्रशिक्षित मॉडल की मेजबानी को भी सरल करता है और एक प्रशिक्षित मॉडल के साथ अनुमान लगाने के लिए एक सरल ऑपरेशन प्रदान करता है।
पहचान कस्टम लेबल प्रशिक्षण प्रक्रिया, मॉडल प्रबंधन और डेटासेट छवियों के विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग में आसान कंसोल अनुभव प्रदान करता है। हम आपको इसके बारे में अधिक जानने के लिए प्रोत्साहित करते हैं मान्यता कस्टम लेबल और इसे अपने व्यवसाय-विशिष्ट डेटासेट के साथ आज़माएँ।
आरंभ करने के लिए, आप रिकॉग्निशन कस्टम लेबल उदाहरण नोटबुक में नेविगेट कर सकते हैं सेजमेकर जम्पस्टार्ट.
लेखक के बारे में
पश्मीन मिस्त्री Amazon Rekognition Custom Labels के वरिष्ठ उत्पाद प्रबंधक हैं। काम के अलावा, पश्मीन को एडवेंचरस हाइक, फोटोग्राफी और अपने परिवार के साथ समय बिताना पसंद है।
अभिषेक गुप्ता एडब्ल्यूएस में वरिष्ठ एआई सर्विसेज सॉल्यूशन आर्किटेक्ट हैं। वह ग्राहकों को कंप्यूटर विजन समाधान डिजाइन और कार्यान्वित करने में मदद करता है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/image-classification-and-object-detection-using-amazon-rekognition-custom-labels-and-amazon-sagemaker-jumpstart/
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