Soluciones de clasificación de imágenes en AWS - AWS Guía prescriptiva
Objetivos

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Soluciones de clasificación de imágenes en AWS

Amazon Web Services (colaboradores)

Marzo de 2024 (historial del documento)

La clasificación de imágenes es una tarea central en la visión artificial, un subcampo del aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA). Los algoritmos de clasificación de imágenes analizan los píxeles de una imagen y generan etiquetas para toda la imagen. Por ejemplo, la imagen siguiente puede tener las siguientes etiquetas:person,dog, ooutdoors.

Mujer haciendo senderismo al aire libre con un perro.

La clasificación de imágenes no localiza los objetos de una imagen ni crea cuadros delimitadores (como ocurre en la detección de objetos). Algunos ejemplos de aplicaciones de la clasificación de imágenes incluyen la clasificación de imágenes en álbumes digitales y el procesamiento de imágenes de automóviles para su inventario en un concesionario de automóviles.

Existen varios Servicios de AWS enfoques que puede utilizar para clasificar las imágenes. AWS El objetivo de esta guía es ayudarle a encontrar soluciones eficaces para las tareas de clasificación de imágenes. En esta guía se analizan los siguientes enfoques:

En esta guía, se explican las capacidades de cada una de ellas Servicio de AWS y se explica cómo determinar qué enfoque es el más adecuado para su tarea de clasificación de imágenes. En esta guía, las soluciones de clasificación de imágenes se organizan en torno a tres características:

  • Especificación y formación del modelo: determinación de la arquitectura del modelo y el enfoque de formación adecuados

  • Tipo de infraestructura de implementación: determinar el tipo de infraestructura que utilizará el punto final de inferencia

  • Automatización de las operaciones y flujo de trabajo: determinar cómo se va a mantener y actualizar la solución

En el caso del servicio Amazon Rekognition, las especificaciones del modelo y las opciones de formación vienen predeterminadas por el servicio; por lo tanto, cualquier modelo o opción de formación que se desee, aparte de las ofrecidas, debe crearse con un código personalizado. En esta guía se describe el proceso de pruebas para determinar si Amazon Rekognition o Amazon Rekognition Custom Labels son una buena solución para su caso de uso. Aunque Amazon SageMaker AI cuenta con un contenedor de clasificación de imágenes prediseñado, no es suficiente para muchas tareas de clasificación de imágenes de producción. SageMaker La IA también proporciona contenedores de aprendizaje profundo que permiten personalizar y ajustar los modelos previamente entrenados.

Esta guía presenta una estrategia general para diseñar una solución de clasificación de imágenes. AWS Proporciona las mejores prácticas para cada parte de la estrategia y proporciona asesoramiento sobre los servicios disponibles y sus capacidades.

Objetivos

Esta guía puede ayudarlo a lograr los siguientes resultados empresariales específicos:

  • Costes reducidos: cree una implementación de clasificación de imágenes rentable que se adapte a un modelo de negocio

  • Eficiencia: utilice la automatización para implementar y mantener una solución de clasificación de imágenes que se adapte a un modelo de negocio

  • Estrategia: determine si el desarrollo de modelos personalizados se ajusta a su caso de uso