Amazon Rekognition - AWS 規範ガイダンス

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Amazon Rekognition

可視スペクトルのイメージ分類の場合、モデルは、事前トレーニング済みのニューラルネットワークからの転移学習と微調整によって頻繁に作成されます。Amazon Rekognition サービスを使用して、ネットワークの選択とトレーニングのタスクを自動化できます。

Amazon Rekognition は、分類ラベルの標準セットを提供します。ラベルは、イメージまたはビデオ内のオブジェクトまたは概念 (シーンやアクションを含む) であり、その内容に基づいています。例えば、南国のビーチにいる人々のイメージには、 Palm Tree (オブジェクト）Beach、 (シーン）Running、 (アクション）、 Outdoors (概念) などのラベルが含まれている場合があります。Amazon Rekognition でサポートされているラベルの詳細については、サービスドキュメントの「オブジェクトと概念の検出」を参照してください。

Amazon Rekognition で標準ラベルを必要とするタスクでは、このサービスをテストする価値があります。Amazon Rekognition が要件を満たすことができる場合、モデルの選択、トレーニング、メンテナンスが抽象化されます。推論のための事前トレーニング済みのサービスを提供し、サービスのメンテナンス AWS を処理します。Amazon Rekognition から予測を取得するのは簡単です。

Amazon Rekognition の利点は次のとおりです。

  • すぐに利用可能でスケーラブル

  • トレーニングや設定は不要

  • マルチラベル分類をサポート

Amazon Rekognition の欠点は次のとおりです。

  • 予測クラスの固定セット

  • 推論ユニットは容量のチャンクを提供し、最小のユニットはスループットが低いとコストがかかる場合があります。

詳細については、次を参照してください。

  • Amazon Rekognition デベロッパーガイド」のAmazon Rekognition の開始方法」

  • DetectLabels Amazon Rekognition APIリファレンス」の「」