Amazon Rekognition - AWS Präskriptive Leitlinien

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Amazon Rekognition

Für die Bildklassifizierung im sichtbaren Spektrum werden Modelle häufig durch Transferlernen und Feinabstimmung aus einem vortrainierten neuronalen Netzwerk erstellt. Sie können die Netzwerkauswahl und das Training automatisieren, indem Sie den Amazon Rekognition Rekognition-Service verwenden.

Amazon Rekognition bietet einen Standardsatz von Klassifizierungsetiketten. Ein Label ist ein Objekt oder Konzept (einschließlich Szenen und Aktionen), das auf der Grundlage seines Inhalts in einem Bild oder Video vorkommt. Ein Bild von Menschen an einem tropischen Strand kann beispielsweise Bezeichnungen wie Palm Tree (Objekt), Beach (Szene), Running (Aktion) und Outdoors (Konzept) enthalten. Weitere Informationen zu den von Amazon Rekognition unterstützten Labels finden Sie in der Servicedokumentation unter Erkennen von Objekten und Konzepten.

Für Aufgaben, für die die Standardetiketten in Amazon Rekognition erforderlich sind, lohnt es sich, diesen Service zu testen. Wenn Amazon Rekognition Ihre Anforderungen erfüllen kann, werden Modellauswahl, Schulung und Wartung abstrahiert. Es bietet einen vorab geschulten Service für Inferenz und AWS kümmert sich um die Wartung des Dienstes. Das Einholen von Prognosen von Amazon Rekognition ist unkompliziert.

Im Folgenden sind die Vorteile von Amazon Rekognition aufgeführt:

  • Sofort verfügbar und skalierbar

  • Keine Schulung oder Konfiguration erforderlich

  • Unterstützt die Klassifizierung mit mehreren Labels

Im Folgenden sind die Nachteile von Amazon Rekognition aufgeführt:

  • Festgelegter Satz vorhergesagter Klassen

  • Inferenzeinheiten bieten große Mengen an Kapazität, und die kleinste Einheit kann bei geringem Durchsatz kostspielig sein

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