अमेज़ॅन रेकग्निशन कस्टम लेबल पूरी तरह से प्रबंधित कंप्यूटर विज़न सेवा है जो डेवलपर्स को आपके व्यवसाय के लिए विशिष्ट और अद्वितीय छवियों में वस्तुओं को वर्गीकृत करने और पहचानने के लिए कस्टम मॉडल बनाने की अनुमति देती है।
मान्यता कस्टम लेबल के लिए आपको किसी पूर्व कंप्यूटर विज़न विशेषज्ञता की आवश्यकता नहीं होती है। आप हजारों के बजाय केवल दसियों छवियों को अपलोड करके आरंभ कर सकते हैं। यदि छवियों को पहले से ही लेबल किया गया है, तो आप कुछ ही क्लिक में एक मॉडल का प्रशिक्षण शुरू कर सकते हैं। यदि नहीं, तो आप उन्हें सीधे पहचान कस्टम लेबल कंसोल में लेबल कर सकते हैं, या उपयोग कर सकते हैं अमेज़ॅन सैजमेकर ग्राउंड ट्रुथ उन्हें लेबल करने के लिए। रिकॉग्निशन कस्टम लेबल स्वचालित रूप से प्रशिक्षण डेटा का निरीक्षण करने, सही मॉडल ढांचे और एल्गोरिदम का चयन करने, हाइपरपैरामीटर को अनुकूलित करने और मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए स्थानांतरण सीखने का उपयोग करता है। जब आप मॉडल की सटीकता से संतुष्ट हो जाते हैं, तो आप केवल एक क्लिक से प्रशिक्षित मॉडल को होस्ट करना शुरू कर सकते हैं।
हालाँकि, यदि आप एक व्यावसायिक उपयोगकर्ता हैं जो कंप्यूटर विज़न समस्या को हल करना चाहते हैं, कस्टम मॉडल के अनुमान परिणामों की कल्पना करना चाहते हैं, और ऐसे अनुमान परिणाम उपलब्ध होने पर सूचनाएं प्राप्त करना चाहते हैं, तो आपको ऐसा एप्लिकेशन बनाने के लिए अपनी इंजीनियरिंग टीम पर निर्भर रहना होगा। उदाहरण के लिए, जब किसी फसल में कोई बीमारी पाई जाती है तो एक कृषि संचालन प्रबंधक को सूचित किया जा सकता है, जब अंगूर कटाई के लिए पक जाते हैं तो एक वाइन निर्माता को सूचित किया जा सकता है, या एक स्टोर प्रबंधक को तब सूचित किया जा सकता है जब शीतल पेय जैसे भंडार को फिर से जमा करने का समय होता है। एक ऊर्ध्वाधर रेफ्रिजरेटर में.
इस पोस्ट में, हम आपको एक समाधान बनाने की प्रक्रिया के बारे में बताते हैं जो आपको अनुमान परिणाम की कल्पना करने और सब्सक्राइब किए गए उपयोगकर्ताओं को सूचनाएं भेजने की अनुमति देता है जब छवियों में विशिष्ट लेबल की पहचान की जाती है जो कि रिकॉग्निशन कस्टम लेबल द्वारा निर्मित मॉडल का उपयोग करके संसाधित होते हैं।
समाधान अवलोकन
निम्नलिखित चित्र हमारे समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
यह समाधान स्केलेबल और लागत प्रभावी वास्तुकला को लागू करने के लिए निम्नलिखित AWS सेवाओं का उपयोग करता है:
- अमेज़न एथेना - एक सर्वर रहित इंटरैक्टिव क्वेरी सेवा जो मानक SQL का उपयोग करके Amazon S3 में डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाती है।
- AWS लाम्बा - एक सर्वर रहित कंप्यूट सेवा जो आपको डेटा में परिवर्तन, सिस्टम स्थिति में बदलाव या उपयोगकर्ता क्रियाओं जैसे ट्रिगर के जवाब में कोड चलाने की सुविधा देती है। क्योंकि अमेज़ॅन S3 सीधे लैम्ब्डा फ़ंक्शन को ट्रिगर कर सकता है, आप विभिन्न प्रकार के वास्तविक समय का निर्माण कर सकते हैं serverless डाटा-प्रोसेसिंग सिस्टम।
- अमेज़न क्विकसाइट - एक बहुत तेज़, उपयोग में आसान, क्लाउड-संचालित बिजनेस एनालिटिक्स सेवा जो विज़ुअलाइज़ेशन बनाना, तदर्थ विश्लेषण करना और डेटा से तुरंत व्यावसायिक अंतर्दृष्टि प्राप्त करना आसान बनाती है।
- अमेज़ॅन रेकग्निशन कस्टम लेबल - आपको छवियों में उन वस्तुओं और दृश्यों की पहचान करने के लिए एक कस्टम कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने की अनुमति देता है जो आपकी व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए विशिष्ट हैं।
- अमेज़न सरल अधिसूचना सेवा - अमेज़ॅन एसएनएस एप्लिकेशन-टू-एप्लिकेशन (ए2ए) और एप्लिकेशन-टू-पर्सन (ए2पी) संचार दोनों के लिए पूरी तरह से प्रबंधित मैसेजिंग सेवा है।
- अमेज़ॅन सरल कतार सेवा - अमेज़ॅन एसक्यूएस एक पूरी तरह से प्रबंधित संदेश कतार सेवा है जो आपको माइक्रोसर्विसेज, वितरित सिस्टम और सर्वर रहित अनुप्रयोगों को अलग करने और स्केल करने में सक्षम बनाती है।
- अमेज़न सरल भंडारण सेवा - अमेज़ॅन S3 आपके दस्तावेज़ों के लिए एक ऑब्जेक्ट स्टोर के रूप में कार्य करता है और सुव्यवस्थित एक्सेस नियंत्रण के साथ केंद्रीय प्रबंधन की अनुमति देता है।
समाधान एक सर्वर रहित वर्कफ़्लो का उपयोग करता है जो इनपुट S3 बकेट पर एक छवि अपलोड होने पर ट्रिगर हो जाता है। एक SQS कतार ऑब्जेक्ट निर्माण के लिए एक ईवेंट अधिसूचना प्राप्त करती है। समाधान भी बनता है डेड-लेटर कतारें (डीएलक्यू) उन संदेशों को अलग रखना और अलग करना जिन्हें सही ढंग से संसाधित नहीं किया जा सकता। एक लैम्ब्डा फ़ंक्शन SQS कतार से फ़ीड करता है और बनाता है DetectLabels
छवि में सभी लेबल का पता लगाने के लिए एपीआई कॉल। इस समाधान को स्केल करने और इसे एक शिथिल युग्मित डिज़ाइन बनाने के लिए, लैम्ब्डा फ़ंक्शन भविष्यवाणी परिणामों को किसी अन्य SQS कतार में भेजता है। यह SQS कतार एक अन्य लैम्ब्डा फ़ंक्शन को ट्रिगर करती है, जो भविष्यवाणियों में पाए गए सभी लेबलों का विश्लेषण करती है। उपयोगकर्ता की प्राथमिकता (समाधान परिनियोजन के दौरान कॉन्फ़िगर किया गया) के आधार पर, फ़ंक्शन एक एसएनएस विषय पर एक संदेश प्रकाशित करता है। एसएनएस विषय को उपयोगकर्ता को ईमेल सूचनाएं देने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया है। आप छवि तक पहुंचने के लिए अमेज़ॅन एसएनएस को भेजे गए संदेश में एक यूआरएल जोड़ने के लिए लैम्ब्डा फ़ंक्शन को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं (अमेज़ॅन एस 3 का उपयोग करके) निर्धारित यूआरएल). अंत में, लैम्ब्डा फ़ंक्शन एक भविष्यवाणी परिणाम और छवि मेटाडेटा को S3 बकेट में अपलोड करता है। फिर आप S3 बकेट से परिणामों का विश्लेषण और कल्पना करने के लिए एथेना और क्विकसाइट का उपयोग कर सकते हैं।
.. पूर्वापेक्षाएँ
आपको एक मॉडल को प्रशिक्षित करने और रिकॉग्निशन कस्टम लेबल के साथ चलाने की आवश्यकता है।
रिकॉग्निशन कस्टम लेबल आपको मशीन लर्निंग मॉडल प्रशिक्षण प्रक्रिया का प्रबंधन करने देता है अमेज़ॅन रेकग्निशन कंसोल, जो एंड-टू-एंड मॉडल विकास प्रक्रिया को सरल बनाता है। इस पोस्ट के लिए, हम उपयोग करते हैं पौधे की पत्ती की बीमारी का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित एक वर्गीकरण मॉडल.
समाधान तैनात करें
आप तैनात करें एडब्ल्यूएस CloudFormation एस3 बकेट, एसक्यूएस कतार, एसएनएस विषय, लैम्ब्डा फ़ंक्शन और सहित आवश्यक संसाधनों का प्रावधान करने के लिए टेम्पलेट AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (आईएएम) भूमिकाएँ। टेम्प्लेट यूएस-ईस्ट-1 क्षेत्र में स्टैक बनाता है, लेकिन आप किसी भी क्षेत्र में अपना स्टैक बनाने के लिए टेम्प्लेट का उपयोग कर सकते हैं जहां उपरोक्त AWS सेवाएं उपलब्ध हैं।
- उस क्षेत्र और AWS खाते में निम्नलिखित क्लाउडफॉर्मेशन टेम्पलेट लॉन्च करें जहां आपने रिकॉग्निशन कस्टम लेबल मॉडल तैनात किया था:
- के लिए ढेर का नाम, एक स्टैक नाम दर्ज करें, जैसे
rekognition-customlabels-analytics-and-notification
. - के लिए कस्टममॉडलARN, अमेज़ॅन रिकॉग्निशन कस्टम लेबल मॉडल का एआरएन दर्ज करें जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं।
रिकॉग्निशन कस्टम लेबल मॉडल को उसी AWS खाते में तैनात करने की आवश्यकता है।
- के लिए ई - मेल अधिसूचना, वह ईमेल पता दर्ज करें जहां आप सूचनाएं प्राप्त करना चाहते हैं।
- के लिए इनपुटबकेटनाम, स्टैक द्वारा निर्मित S3 बकेट के लिए एक अद्वितीय नाम दर्ज करें; उदाहरण के लिए,
plant-leaf-disease-data-input
.
यह वह जगह है जहां आने वाले पौधे की पत्तियों की छवियां संग्रहीत की जाती हैं।
- के लिए रुचि के लेबल, आप अल्पविराम से अलग किए गए प्रारूप में अधिकतम 10 अलग-अलग लेबल दर्ज कर सकते हैं जिनके बारे में आप सूचित होना चाहते हैं। हमारे पौधों की बीमारी के उदाहरण के लिए, दर्ज करें
bacterial-leaf-blight,leaf-smut
. - के लिए न्यूनतम आत्मविश्वास, अधिसूचना प्राप्त करने के लिए न्यूनतम विश्वास सीमा दर्ज करें। MinConfidence के मान से कम आत्मविश्वास के साथ पाए गए लेबल प्रतिक्रिया में वापस नहीं आते हैं और अधिसूचना उत्पन्न नहीं करेंगे।
- के लिए आउटपुटबकेटनेम, स्टैक द्वारा निर्मित S3 बकेट के लिए एक अद्वितीय नाम दर्ज करें; उदाहरण के लिए,
plant-leaf-disease-data-output
.
आउटपुट बकेट में छवि मेटाडेटा (लेबल पाए गए और आत्मविश्वास स्कोर) के साथ JSON फ़ाइलें शामिल हैं।
- चुनें अगला.
- पर स्टैक विकल्प कॉन्फ़िगर करें पृष्ठ, टैग सहित स्टैक के लिए कोई अतिरिक्त पैरामीटर सेट करें।
- चुनें अगला.
- में क्षमताओं और परिवर्तनों अनुभाग, यह स्वीकार करने के लिए चेक बॉक्स का चयन करें कि AWS CloudFormation बना सकता है IAM संसाधन.
- चुनें स्टैक बनाएँ.
स्टैक विवरण पृष्ठ को स्टैक की स्थिति को इस रूप में दिखाना चाहिए CREATE_IN_PROGRESS
। स्थिति को बदलने में 5 मिनट तक का समय लग सकता है CREATE_COMPLETE
.
अमेज़ॅन एसएनएस ईमेल पते पर एक सदस्यता पुष्टिकरण संदेश भेजेगा। आपको सदस्यता की पुष्टि करें.
समाधान का परीक्षण करें
अब जब हमने संसाधन तैनात कर दिए हैं, तो हम समाधान का परीक्षण करने के लिए तैयार हैं। सुनिश्चित करें कि आप मॉडल प्रारंभ करें.
- अमेज़न S3 कंसोल पर, चुनें बाल्टी.
- इनपुट S3 बकेट चुनें.
- बकेट में परीक्षण छवियाँ अपलोड करें।
उत्पादन में, आप इस बकेट में छवियां वितरित करने के लिए स्वचालित प्रक्रियाएं सेट कर सकते हैं।
ये छवियां वर्कफ़्लो को ट्रिगर करती हैं। यदि लेबल आत्मविश्वास निर्दिष्ट सीमा से अधिक है, तो आपको निम्नलिखित की तरह एक ईमेल सूचना प्राप्त होगी।
आप इन सूचनाओं को किसी तक पहुंचाने के लिए एसएनएस विषय को भी कॉन्फ़िगर कर सकते हैं स्थलों सेवा द्वारा समर्थित.
भविष्यवाणी परिणामों का विश्लेषण करें
समाधान का परीक्षण करने के बाद, आप संसाधित छवियों की भविष्यवाणियों के लिए एक दृश्य विश्लेषण बनाने के लिए समाधान का विस्तार कर सकते हैं। इस उद्देश्य के लिए, हम एथेना का उपयोग करते हैं, जो एक इंटरैक्टिव क्वेरी सेवा है जो मानक एसक्यूएल का उपयोग करके अमेज़ॅन एस 3 से सीधे डेटा का विश्लेषण करना आसान बनाती है, और डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए क्विकसाइट का उपयोग करती है।
एथेना कॉन्फ़िगर करें
यदि आप अमेज़ॅन एथेना से परिचित नहीं हैं, तो देखें इस ट्यूटोरियल. एथेना कंसोल पर, निम्नलिखित कोड के साथ एथेना डेटा कैटलॉग में एक तालिका बनाएं:
आबाद करें Location
पिछली क्वेरी में आपके आउटपुट बकेट नाम के साथ फ़ील्ड, जैसे plant-leaf-disease-data-output
.
यह कोड एथेना को बताता है कि S3 बकेट में पाठ की प्रत्येक पंक्ति की व्याख्या कैसे की जाए।
अब आप डेटा से पूछताछ कर सकते हैं:
SELECT * FROM "default"."rekognition_customlabels_analytics" limit 10;
क्विकसाइट कॉन्फ़िगर करें
क्विकसाइट को कॉन्फ़िगर करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- ओपन क्विकसाइट कंसोल.
- यदि आपने क्विकसाइट के लिए साइन अप नहीं किया है, तो आपको साइन अप करने के विकल्प के साथ संकेत दिया जाएगा। करने के लिए चरणों का पालन करें क्विकसाइट का उपयोग करने के लिए साइन अप करें.
- क्विकसाइट में लॉग इन करने के बाद, चुनें QuickSight प्रबंधित करें आपके खाते के अंतर्गत.
- नेविगेशन फलक में, चुनें सुरक्षा और अनुमति.
- के अंतर्गत एडब्ल्यूएस सेवाओं के लिए त्वरित पहुंच, चुनें जोड़ें या घटाएँ.
AWS सेवाओं तक क्विकसाइट पहुंच को सक्षम करने के लिए एक पृष्ठ दिखाई देता है।
- चुनते हैं वीरांगना एथेना.
- पॉप-अप विंडो में, चुनें अगला.
- S3 टैब पर, आवश्यक S3 बकेट का चयन करें। इस पोस्ट के लिए, मैं उस बकेट का चयन करता हूं जो मेरी एथेना क्वेरी परिणामों को संग्रहीत करता है।
- प्रत्येक बाल्टी के लिए भी चयन करें एथेना वर्कग्रुप के लिए अनुमति लिखें.
- चुनें अंत.
- चुनें अपडेट.
- QuickSight कंसोल पर, चुनें नया विश्लेषण.
- चुनें नया डेटासेट.
- के लिए डेटासेट, चुनें एथेना.
- के लिए डेटा स्रोत का नाम, दर्ज
Athena-CustomLabels-analysis
. - के लिए एथेना कार्यसमूह, चुनें प्राथमिक.
- चुनें डेटा स्रोत बनाएँ.
- के लिए डाटाबेस, चुनें
default
ड्रॉप-डाउन मेनू पर। - के लिए टेबल्स, तालिका का चयन करें
rekognition_customlabels_analytics
. - चुनें चुनते हैं।
- चुनें कल्पना.
- पर कल्पना पृष्ठ, के अंतर्गत फ़ील्ड सूची, चुनें लेबल और पाई चार्ट का चयन करें दृश्य प्रकार.
आप डैशबोर्ड में अधिक विज़ुअलाइज़ेशन जोड़ सकते हैं. जब आपका विश्लेषण तैयार हो जाए, तो आप चुन सकते हैं Share एक डैशबोर्ड बनाने और उसे अपने संगठन के भीतर साझा करने के लिए।
सारांश
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि आप रिकॉग्निशन कस्टम लेबल्स का उपयोग करके संसाधित छवियों में पाए जाने वाले विशिष्ट लेबल (जैसे बैक्टीरियल लीफ ब्लाइट या लीफ स्मट) के लिए सूचनाएं प्राप्त करने के लिए एक समाधान कैसे बना सकते हैं। इसके अलावा, हमने दिखाया कि आप एथेना और क्विकसाइट का उपयोग करके परिणामों को देखने के लिए डैशबोर्ड कैसे बना सकते हैं।
अब आप ऐसे विज़ुअलाइज़ेशन डैशबोर्ड को व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के साथ आसानी से साझा कर सकते हैं और उन्हें ऐसे एप्लिकेशन बनाने के लिए अपनी इंजीनियरिंग टीमों पर निर्भर रहने के बजाय सूचनाओं की सदस्यता लेने की अनुमति दे सकते हैं।
लेखक के बारे में
जय राव AWS में प्रिंसिपल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। उन्हें ग्राहकों को तकनीकी और रणनीतिक मार्गदर्शन प्रदान करने और एडब्ल्यूएस पर समाधान डिजाइन और कार्यान्वित करने में मदद करने में आनंद आता है।
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।
- कॉइनस्मार्ट। यूरोप का सर्वश्रेष्ठ बिटकॉइन और क्रिप्टो एक्सचेंज।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। नि: शुल्क प्रवेश।
- क्रिप्टोहॉक। Altcoin रडार। मुफ्त परीक्षण।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/receive-notifications-for-image-analyss-with-amazon-rekognition-custom-labels-and-analyze-predictions/
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