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# 创建和使用适配器
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适配器是模块化组件，可以添加到现有 Rekognition 深度学习模型中，从而扩展其用于训练任务的功能。通过使用适配器训练深度学习模型，您可以提高与特定用例相关的图像分析任务的准确性。

要创建和使用适配器，您必须向 Rekognition 提供训练和测试数据。您可以通过以下两种方式之一实现这一点：
+ 批量分析和验证 – 您可以通过批量分析 Rekognition 将分析并分配标签的图像来创建训练数据集。然后，您可以查看为图像生成的注释并验证或更正预测。有关图像批量分析工作原理的更多信息，请参阅[批量分析](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/bulk-analysis.html)。
+ 手动注释 – 使用这种方法，您可以通过上传图像并对其进行注释来创建训练数据。您可以通过上传图像并对其进行注释或自动拆分来创建测试数据。

请选择下列主题之一以了解更多信息：

**Topics**
+ [批量分析和验证](adapters-bulk-analysis.md)
+ [手动注释](adapters-manual-annotation.md)