翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

一括分析と検証

この方法では、トレーニングデータとして使用する大量のイメージをアップロードし、Rekognition を使ってそれらイメージの予測を取得します。それにより、イメージに自動的にラベルが割り当てられます。これらの予測は、アダプターの出発点として使用できます。予測の精度は検証が可能で、アダプターは検証済みの予測に基づいてトレーニングします。これは AWS コンソールで実行できます。

以下のビデオでは、Rekognition の一括分析機能を使用して大量の画像の予測を取得して検証し、それらの予測でアダプターをトレーニングする方法について説明しています。

一括分析用のイメージのアップロード

アダプター用のトレーニングデータセットを作成するには、Rekognition がラベルを予測できるよう、イメージを一括でアップロードします。最善の結果を得るには、10,000 を上限として、できる限り多くのトレーニング用イメージを用意し、それらのイメージで、ユースケースのありとあらゆる側面を表現できるようにします。

AWS コンソールを使用する場合、コンピュータから直接イメージをアップロードしたり、イメージを保存する Amazon Simple Storage Service バケットを提供したりできます。ただし、Rekognition API と SDK を使用する場合は、Amazon Simple Storage Service バケットに保存されているイメージを参照する、マニフェストファイルを提供する必要があります。詳細については「Bulk analysis」を参照してください。

予測のレビュー

イメージを Rekognition コンソールにアップロードすると、Rekognition でそのイメージ用のラベルが生成されます。それにより、これらの予測を真陽性、偽陽性、真陰性、偽陰性のいずれかのカテゴリとして検証できます。予測を検証した後、フィードバックに基づいてアダプターをトレーニングできます。

アダプターのトレーニング

一括分析で返された予測の検証が完了すると、アダプターのトレーニングプロセスを開始できます。

AdapterId の取得

アダプターのトレーニングが完了すると、アダプターの一意の ID を取得して、Rekognition のイメージ分析 API と共に使用できるようになります。

API オペレーションの呼び出し

カスタムのアダプターを適用するには、アダプターをサポートしているイメージ分析 API を呼び出す際にその ID を指定します。これにより、イメージの予測精度が高まります。