Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Built-in SageMaker Algoritma AI untuk Visi Komputer
SageMaker AI menyediakan algoritma pemrosesan gambar yang digunakan untuk klasifikasi gambar, deteksi objek, dan visi komputer.
-
Klasifikasi Gambar - MXNet—menggunakan contoh data dengan jawaban (disebut sebagai algoritma yang diawasi). Gunakan algoritma ini untuk mengklasifikasikan gambar.
-
Klasifikasi Gambar - TensorFlow—menggunakan model TensorFlow Hub terlatih untuk menyempurnakan tugas-tugas tertentu (disebut sebagai algoritma yang diawasi). Gunakan algoritma ini untuk mengklasifikasikan gambar.
-
Deteksi Objek - MxNet—mendeteksi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar menggunakan satu jaringan saraf dalam. Ini adalah algoritma pembelajaran yang diawasi yang mengambil gambar sebagai input dan mengidentifikasi semua contoh objek dalam adegan gambar.
-
Deteksi Objek - TensorFlow—mendeteksi kotak pembatas dan label objek dalam gambar. Ini adalah algoritma pembelajaran yang diawasi yang mendukung pembelajaran transfer dengan model terlatih TensorFlow yang tersedia.
-
Algoritma Segmentasi Semantik—menyediakan pendekatan tingkat piksel berbutir halus untuk mengembangkan aplikasi visi komputer.
| Nama algoritma | Nama saluran | Mode masukan pelatihan | Tipe file | Kelas instans | Dapat diparalelkan |
|---|---|---|---|---|---|
| Klasifikasi Gambar - MXNet | melatih dan validasi, (opsional) train_lst, validation_lst, dan model | File atau Pipa | RecorDo atau file gambar (.jpg atau.png) | GPU | Ya |
| Klasifikasi Gambar - TensorFlow | pelatihan dan validasi | File | file gambar (.jpg, .jpeg, atau .png) | CPU atau GPU | Ya (hanya di beberapa GPU dalam satu instance) |
| Deteksi Objek | melatih dan validasi, (opsional) train_annotation, validation_annotation, dan model | File atau Pipa | RecorDo atau file gambar (.jpg atau.png) | GPU | Ya |
| Deteksi Objek - TensorFlow | pelatihan dan validasi | File | file gambar (.jpg, .jpeg, atau .png) | GPU | Ya (hanya di beberapa GPU dalam satu instance) |
| Segmentasi Semantik | melatih dan validasi, train_annotation, validation_annotation, dan (opsional) label_map dan model | File atau Pipa | File gambar | GPU (hanya satu contoh) | Tidak |
