Amazon Rekognition

가시 스펙트럼의 이미지 분류를 위해 모델은 사전 훈련된 신경망에서 전송 학습 및 미세 조정을 통해 자주 생성됩니다. Amazon Rekognition 서비스를 사용하여 네트워크 선택 및 훈련 작업을 자동화할 수 있습니다.

Amazon Rekognition은 표준 분류 레이블 세트를 제공합니다. 레이블은 콘텐츠에 따라 이미지 또는 비디오에서 찾을 수 있는 객체 또는 개념(씬 및 작업 포함)입니다. 예를 들어 열대 해변에 있는 사람의 이미지에는 Palm Tree (객체), Beach (장소), Running (작업) 및 Outdoors (개념)과 같은 레이블이 포함될 수 있습니다. Amazon Rekognition에서 지원하는 레이블에 대한 자세한 내용은 서비스 설명서의 객체 및 개념 감지를 참조하세요.

Amazon Rekognition에서 표준 레이블이 필요한 작업의 경우이 서비스를 테스트하는 것이 좋습니다. Amazon Rekognition이 요구 사항을 충족할 수 있는 경우 모델 선택, 훈련 및 유지 관리가 추상화됩니다. 추론을 위한 사전 훈련된 서비스를 제공하고 서비스의 유지 관리를 AWS 처리합니다. Amazon Rekognition에서 예측을 가져오는 방법은 간단합니다.

다음은 Amazon Rekognition의 장점입니다.

다음은 Amazon Rekognition의 단점입니다.

자세한 내용은 다음 자료를 참조하세요.