Amazon Rekognition facilitează adăugarea de analize de imagini și video la aplicațiile dvs. Se bazează pe aceeași tehnologie de învățare profundă dovedită, extrem de scalabilă, dezvoltată de oamenii de știință de la Amazon viziune computerizată pentru a analiza zilnic miliarde de imagini și videoclipuri. Nu necesită experiență de învățare automată (ML) pentru a fi utilizat și adăugăm continuu noi funcții de viziune computerizată la serviciu. Amazon Rekognition include un API simplu, ușor de utilizat, care poate analiza rapid orice imagine sau fișier video care este stocat în Serviciul Amazon de stocare simplă (Amazon S3).
Clienții din industrii, cum ar fi tehnologia de publicitate și marketing, jocurile de noroc, media și comerțul cu amănuntul și comerțul electronic se bazează pe imaginile încărcate de utilizatorii lor finali (conținut generat de utilizatori sau UGC) ca o componentă critică pentru a stimula implicarea pe platforma lor. Ei folosesc Moderarea conținutului Amazon Rekognition pentru a detecta conținut inadecvat, nedorit și ofensator pentru a-și proteja reputația mărcii și pentru a promova comunități sigure de utilizatori.
În această postare, vom discuta despre următoarele:
- Model de moderare a conținutului versiunea 7.0 și capabilități
- Cum funcționează Amazon Rekognition Bulk Analysis pentru moderarea conținutului
- Cum să îmbunătățiți predicția Moderării conținutului cu analiza în bloc și moderarea personalizată
Versiunea 7.0 a modelului de moderare a conținutului și capabilități
Amazon Rekognition Content Moderation versiunea 7.0 adaugă 26 de noi etichete de moderare și extinde taxonomia etichetelor de moderare de la o categorie de etichete cu două niveluri la una cu trei niveluri. Aceste noi etichete și taxonomia extinsă le permit clienților să detecteze concepte cu granulație fină asupra conținutului pe care doresc să-l modereze. În plus, modelul actualizat introduce o nouă capacitate de identificare a două noi tipuri de conținut, conținut animat și ilustrat. Acest lucru permite clienților să creeze reguli granulare pentru includerea sau excluderea unor astfel de tipuri de conținut din fluxul lor de lucru de moderare. Cu aceste noi actualizări, clienții pot modera conținutul în conformitate cu politica lor de conținut, cu o mai mare acuratețe.
Să ne uităm la un exemplu de detectare a etichetei de moderare pentru următoarea imagine.
Următorul tabel arată etichetele de moderare, tipul de conținut și scorurile de încredere returnate în răspunsul API.
Etichete de moderare | Nivelul taxonomiei | Scoruri de încredere |
Violenţă | L1 | 92.6% |
Violență grafică | L2 | 92.6% |
Explozii și explozii | L3 | 92.6% |
Tipuri de conținut | Scoruri de încredere |
Ilustrat | 93.9% |
Pentru a obține taxonomia completă pentru Moderarea conținutului versiunea 7.0, vizitați ghid pentru dezvoltatori.
Analiză în bloc pentru moderarea conținutului
Moderarea conținutului Amazon Rekognition oferă, de asemenea, moderarea imaginilor în lot, în plus față de utilizarea moderării în timp real Analiza în vrac Amazon Rekognition. Vă permite să analizați colecții mari de imagini în mod asincron pentru a detecta conținut neadecvat și pentru a obține informații despre categoriile de moderare atribuite imaginilor. De asemenea, elimină necesitatea construirii unei soluții de moderare a imaginilor în lot pentru clienți.
Puteți accesa caracteristica de analiză în bloc fie prin consola Amazon Rekognition, fie apelând direct API-urile folosind AWS CLI și AWS SDK-uri. Pe consola Amazon Rekognition, puteți încărca imaginile pe care doriți să le analizați și să obțineți rezultate cu câteva clicuri. Odată finalizată sarcina de analiză în bloc, puteți identifica și vizualiza previziunile etichetei de moderare, cum ar fi Nuditatea explicită, non-explicită a părților intime și Sărutul, violența, drogurile și tutunul și multe altele. De asemenea, primiți un scor de încredere pentru fiecare categorie de etichetă.
Creați o lucrare de analiză în bloc pe consola Amazon Rekognition
Parcurgeți următorii pași pentru a încerca Amazon Rekognition Bulk Analysis:
- Pe consola Amazon Rekognition, alegeți Analiză în vrac în panoul de navigare.
- Alege Începeți analiza în bloc.
- Introduceți un nume de job și specificați imaginile de analizat, fie introducând o locație a compartimentului S3, fie încărcând imagini de pe computer.
- Opțional, puteți selecta un adaptor pentru a analiza imagini folosind adaptorul personalizat pe care l-ați antrenat folosind Moderare personalizată.
- Alege Începeți analiza pentru a rula treaba.
Când procesul este finalizat, puteți vedea rezultatele pe consola Amazon Rekognition. De asemenea, o copie JSON a rezultatelor analizei va fi stocată în locația de ieșire Amazon S3.
Solicitare API Amazon Rekognition Bulk Analysis
În această secțiune, vă ghidăm prin crearea unei lucrări de analiză în bloc pentru moderarea imaginilor folosind interfețe de programare. Dacă fișierele dvs. de imagine nu se află deja într-o găleată S3, încărcați-le pentru a asigura accesul de către Amazon Rekognition. Similar cu crearea unui job de analiză în bloc pe consola Amazon Rekognition, atunci când invocați StartMediaAnalysisJob API, trebuie să furnizați următorii parametri:
- OperationsConfig – Acestea sunt opțiunile de configurare pentru jobul de analiză media care urmează să fie creat:
- Min Încredere – Nivelul minim de încredere cu intervalul valid de la 0 la 100 pentru ca etichetele de moderare să revină. Amazon Rekognition nu returnează nicio etichetă cu un nivel de încredere mai mic decât această valoare specificată.
- Intrare - Aceasta include următoarele:
- S3Object – Informațiile despre obiectul S3 pentru fișierul manifest de intrare, inclusiv compartimentul și numele fișierului. fișierul de intrare include linii JSON pentru fiecare imagine stocată pe compartimentul S3. de exemplu:
{"source-ref": "s3://MY-INPUT-BUCKET/1.jpg"}
- S3Object – Informațiile despre obiectul S3 pentru fișierul manifest de intrare, inclusiv compartimentul și numele fișierului. fișierul de intrare include linii JSON pentru fiecare imagine stocată pe compartimentul S3. de exemplu:
- OutputConfig - Aceasta include următoarele:
- S3Bucket – Numele compartimentului S3 pentru fișierele de ieșire.
- S3KeyPrefix – Prefixul cheie pentru fișierele de ieșire.
Consultați următorul cod:
Puteți invoca aceeași analiză media utilizând următoarea comandă AWS CLI:
Rezultatele API-ului Amazon Rekognition Bulk Analysis
Pentru a obține o listă de lucrări de analiză în bloc, puteți utiliza ListMediaAnalysisJobs
. Răspunsul include toate detaliile despre fișierele de intrare și de ieșire ale jobului de analiză și despre starea jobului:
De asemenea, puteți invoca list-media-analysis-jobs
comandă prin AWS CLI:
Amazon Rekognition Bulk Analysis generează două fișiere de ieșire în compartimentul de ieșire. Primul dosar este manifest-summary.json
, care include statistici de analiză în bloc și o listă de erori:
Al doilea dosar este results.json
, care include o linie JSON pentru fiecare imagine analizată în următorul format. Fiecare rezultat include categorie de nivel superior (L1) a unei etichete detectate și a categoriei de al doilea nivel a etichetei (L2), cu un scor de încredere între 1-100. Unele etichete de nivel de taxonomie 2 pot avea etichete de nivel de taxonomie 3 (L3). Acest lucru permite o clasificare ierarhică a conținutului.
Poți să folosești Adaptoare personalizate de moderare mai târziu, pentru a vă analiza imaginile prin simpla selectare a adaptorului personalizat în timp ce creați o nouă lucrare de analiză în bloc sau prin API prin transmiterea ID-ului unic al adaptorului personalizat.
Rezumat
În această postare, am oferit o prezentare generală a Moderării conținutului versiunea 7.0, Analiza în bloc pentru Moderarea conținutului și cum să îmbunătățim predicțiile Moderării conținutului folosind Analiza în bloc și Moderarea personalizată. Pentru a încerca noile etichete de moderare și analiza în bloc, conectați-vă la contul dvs. AWS și verificați consola Amazon Rekognition pentru Moderarea imaginii și Analiză în vrac.
Despre autori
Mehdy Haghy este arhitect senior de soluții la echipa AWS WWCS, specializat în AI și ML pe AWS. El lucrează cu clienții întreprinderi, ajutându-i să migreze, să modernizeze și să-și optimizeze sarcinile de lucru pentru cloud-ul AWS. În timpul liber, îi place să gătească mâncăruri persane și să gătească electronice.
Shipra Kanoria este manager de produs principal la AWS. Este pasionată de a ajuta clienții să-și rezolve cele mai complexe probleme cu puterea învățării automate și a inteligenței artificiale. Înainte de a se alătura AWS, Shipra a petrecut peste 4 ani la Amazon Alexa, unde a lansat multe funcții legate de productivitate pe asistentul vocal Alexa.
Maria Handoko este Senior Product Manager la AWS. Ea se concentrează pe a ajuta clienții să-și rezolve provocările de afaceri prin învățarea automată și viziunea computerizată. În timpul liber, îi place să facă drumeții, să asculte podcasturi și să exploreze diferite bucătării.
- Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
- PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
- PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
- PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
- Sursa: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improving-content-moderation-with-amazon-rekognition-bulk-analysis-and-custom-moderation/
- :este
- :nu
- :Unde
- 1
- 10
- 100
- 11
- 12
- 14
- 20
- 22
- 24
- 26%
- 50
- 60
- 7
- 91
- a
- Despre Noi
- acces
- conform
- Cont
- precizie
- peste
- adăuga
- adăugare
- plus
- În plus,
- Adaugă
- Promovare
- AI
- Alexa
- TOATE
- permite
- deja
- de asemenea
- Amazon
- Amazon Rekognition
- Amazon Web Services
- an
- analiză
- analiza
- analizate
- și
- Orice
- api
- API-uri
- aplicatii
- adecvat
- SUNT
- artificial
- inteligență artificială
- AS
- alocate
- Asistent
- At
- AWS
- de bază
- bazat
- BE
- înainte
- de mai jos
- între
- miliarde
- marca
- Pauză
- Clădire
- afaceri
- by
- apel
- CAN
- capacități
- capacitate
- categorii
- Categorii
- provocări
- verifica
- Alege
- clasificare
- cli
- Cloud
- cod
- colecții
- comandă
- Comunități
- Completă
- finalizeaza
- complex
- component
- componente
- calculator
- Computer Vision
- Concepte
- încredere
- Configuraţie
- Consoleze
- conţinut
- Tipuri de conținut
- continuu
- copiaţi
- corecta
- crea
- a creat
- Crearea
- critic
- Curent
- personalizat
- clienţii care
- zilnic
- datetime
- adânc
- învățare profundă
- detalii
- detecta
- detectat
- Detectare
- dezvoltat
- diferit
- direct
- discuta
- face
- Nu
- conduce
- Droguri
- e
- e-commerce
- fiecare
- cu ușurință
- uşor
- ușor de folosit
- oricare
- Componente electronice
- elimină
- altfel
- permite
- permite
- angajament
- spori
- asigura
- intrarea
- Afacere
- Erori
- evaluat
- exemplu
- F? r?
- extins
- se extinde
- expertiză
- Explorarea
- extinde
- A eșuat
- fals
- Caracteristică
- DESCRIERE
- puțini
- Fișier
- Fişiere
- First
- se concentrează
- urma
- următor
- alimente
- Pentru
- format
- Foster
- din
- Complet
- Câştig
- jocuri
- generează
- obține
- granular
- ghida
- Avea
- he
- ajutor
- ei
- ierarhic
- superior
- extrem de
- lui
- Cum
- Cum Pentru a
- HTML
- http
- HTTPS
- i
- ID
- identifica
- if
- imagine
- imagini
- import
- îmbunătăţi
- îmbunătățirea
- in
- include
- Inclusiv
- industrii
- informații
- intrare
- perspective
- Inteligență
- interfeţe
- intim
- în
- Prezintă
- IT
- Loc de munca
- Locuri de munca
- aderarea
- jpg
- JSON
- Cheie
- saruta
- L1
- l2
- Etichetă
- etichete
- mare
- mai tarziu
- Ultimele
- a lansat
- învăţare
- cel mai puțin
- Nivel
- Linie
- linii
- Listă
- Ascultare
- locaţie
- log
- Uite
- LOWER
- maşină
- masina de învățare
- FACE
- manager
- multe
- marca
- Marketing
- Mai..
- Mass-media
- migra
- minim
- ML
- model
- moderată
- moderare
- moderniza
- modular
- mai mult
- cele mai multe
- nume
- Navigare
- Nevoie
- negativ
- negative
- Nou
- Nu.
- obiect
- obține
- of
- ofensator
- on
- dată
- ONE
- Optimizați
- Opţiuni
- or
- comandă
- OS
- al nostru
- afară
- producție
- peste
- Prezentare generală
- pagină
- pâine
- parametrii
- piese
- Care trece
- pasionat
- pentru
- pastile
- platformă
- Plato
- Informații despre date Platon
- PlatoData
- Podcast-uri
- Politica
- pozitiv
- Post
- putere
- a prezis
- prezicere
- Predictii
- premisă
- prezenta
- Principal
- probleme
- proces
- Produs
- manager de produs
- Produse
- Programare
- proteja
- dovedit
- furniza
- prevăzut
- furnizează
- repede
- gamă
- în timp real
- a primi
- regiune
- se bazează
- reputație
- Necesită
- răspuns
- rezultat
- REZULTATE
- cu amănuntul
- reveni
- norme
- Alerga
- sigur
- acelaşi
- scalabil
- oamenii de stiinta
- scor
- scorurile
- sdks
- Al doilea
- Secțiune
- vedea
- selecta
- selectarea
- senior
- serviciu
- Servicii
- sesiune
- ea
- Emisiuni
- asemănător
- simplu
- pur şi simplu
- soluţie
- soluţii
- REZOLVAREA
- unele
- specializata
- specificată
- uzat
- statistică
- Stare
- paşi
- depozitare
- stocate
- astfel de
- REZUMAT
- tabel
- taxonomie
- echipă
- Tehnologia
- decât
- acea
- lor
- Lor
- apoi
- Acestea
- ei
- acest
- Prin
- timp
- la
- Tren
- dresat
- Pregătire
- adevărat
- încerca
- Două
- tip
- Tipuri
- UGC
- unic
- nedorit
- actualizat
- actualizări
- încărcat
- Se încarcă
- utilizare
- Utilizator
- folosind
- valabil
- VALIDA
- valoare
- Verificare
- verificări
- verifica
- versiune
- de
- Video
- Video
- Vizualizare
- Violenţă
- viziune
- Vizita
- Voce
- Aşteptare
- vrea
- we
- web
- servicii web
- cand
- care
- în timp ce
- voi
- cu
- Apartamente
- flux de lucru
- fabrică
- X
- ani
- Tu
- Ta
- zephyrnet