Soluções de classificação de imagens em AWS - AWS Orientação prescritiva
Objetivos

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Soluções de classificação de imagens em AWS

Amazon Web Services (colaboradores)

Março de 2024 (histórico do documento)

A classificação de imagens é uma tarefa central na visão computacional, um subcampo do aprendizado de máquina (ML) e da inteligência artificial (IA). Os algoritmos de classificação de imagens analisam os pixels de uma imagem e os rótulos de saída de toda a imagem. Por exemplo, a imagem a seguir pode ter os seguintes rótulos:person,dog, ououtdoors.

Mulher caminhando ao ar livre com um cachorro

A classificação de imagens não localiza os objetos em uma imagem nem cria caixas delimitadoras (como é feito na detecção de objetos). Exemplos de aplicações de classificação de imagens incluem a classificação de imagens em álbuns digitais e o processamento de imagens de carros para inventário em uma concessionária de automóveis.

Existem várias Serviços da AWS abordagens que você pode usar para realizar a classificação de imagens AWS. O objetivo deste guia é ajudá-lo a encontrar soluções eficientes para tarefas de classificação de imagens. Este guia aborda as seguintes abordagens:

Este guia discute os recursos de cada um AWS service (Serviço da AWS) e como determinar qual abordagem é mais adequada para sua tarefa de classificação de imagens. Neste guia, as soluções de classificação de imagens são organizadas em torno de três características:

  • Especificação e treinamento do modelo — Determinando a arquitetura apropriada do modelo e a abordagem de treinamento

  • Tipo de infraestrutura de implantação — Determinando o tipo de infraestrutura que o endpoint de inferência usará

  • Automação de operações e fluxo de trabalho — Determinando como você manterá e atualizará a solução

Para o serviço Amazon Rekognition, a especificação do modelo e as opções de treinamento são predeterminadas pelo serviço; portanto, qualquer modelo ou opção de treinamento desejada além das oferecidas deve ser criada com código personalizado. Este guia discute o processo de teste para determinar se o Amazon Rekognition ou o Amazon Rekognition Custom Labels são uma boa solução para seu caso de uso. Embora exista um contêiner de classificação de imagens pré-construído no Amazon SageMaker AI, ele não é suficiente para muitas tarefas de classificação de imagens de produção. SageMaker A IA também fornece contêineres de aprendizado profundo que permitem a personalização e o ajuste fino de modelos pré-treinados.

Este guia apresenta uma estratégia geral para criar uma solução de classificação de imagens em AWS. Ele fornece as melhores práticas para cada parte da estratégia, fornecendo conselhos sobre os serviços disponíveis e suas capacidades.

Objetivos

Este guia pode ajudar você a alcançar os seguintes resultados comerciais específicos:

  • Custos reduzidos — crie uma implementação econômica de classificação de imagens que corresponda a um caso de negócios

  • Eficiência — use a automação para implantar e manter uma solução de classificação de imagens que corresponda a um caso de negócios

  • Estratégia — determine se o desenvolvimento de modelos personalizados se adequa ao seu caso de uso