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# 上的映像分類解決方案 AWS
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*Amazon Web Services* [（貢獻者](contributors.md))

*2024 年 3 月* ([文件歷史記錄](doc-history.md))

*影像分類*是電腦視覺的中心任務，機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 的子領域。影像分類演算法會分析整個影像的影像像素和輸出標籤。例如，下列影像可能具有下列標籤：`person`、 `dog`或 `outdoors`。



![\[在戶外與狗一起健行的女人。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/prescriptive-guidance/latest/image-classification/images/sample-image.png)


影像分類不會將影像中的物件當地語系化或建立週框方塊 （如同在物件偵測中所做的一樣）。 影像分類的範例應用程式包括將影像排序為數位相簿，以及處理汽車經銷商庫存的汽車影像。

您可以使用多種 AWS 服務 和 方法在 上執行影像分類 AWS。本指南的目標是協助您尋找映像分類任務的高效解決方案。本指南討論下列方法：
+ 使用 [Amazon Rekognition](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/dg/what-is.html)
+ 使用 [Amazon Rekognition 自訂標籤](https://docs.aws.amazon.com/rekognition/latest/customlabels-dg/what-is.html)
+ 使用 [Amazon SageMaker AI Canvas](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/canvas.html)
+ 使用 [Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)
+ 在 Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS) 或 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 中建立和管理自訂訓練任務

本指南討論每個 的功能， AWS 服務 以及如何判斷哪種方法最適合您的影像分類任務。在本指南中，影像分類解決方案以三種特徵組織：
+ **模型規格和訓練** – 判斷適當的模型架構和訓練方法
+ **部署基礎設施類型** – 判斷推論端點將使用的基礎設施類型
+ **操作自動化和工作流程** – 決定如何維護和更新解決方案

對於 Amazon Rekognition 服務，模型規格和訓練選項是由服務預先決定；因此，除了提供的模型或訓練選項之外，任何所需的模型或訓練選項都必須使用自訂程式碼建立。本指南討論測試程序，以判斷 Amazon Rekognition 或 Amazon Rekognition 自訂標籤是否為適合您使用案例的良好解決方案。雖然 Amazon SageMaker AI 中有一個預先建置的影像分類容器，但它不足以處理許多生產影像分類任務。 SageMaker AI 也提供深度學習容器，允許自訂和微調預先訓練的模型。

本指南提供在 上設計映像分類解決方案的整體策略 AWS。它為策略的每個部分提供最佳實務，提供有關可用服務及其功能的建議。

## 目標
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本指南可以協助您實現下列目標業務成果：
+ **降低成本** –** **建立符合商業案例且符合成本效益的映像分類實作
+ **效率** – 使用自動化來部署和維護符合商業案例的影像分類解決方案
+ **策略** – 判斷自訂模型開發是否符合您的使用案例