Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Qu'est-ce qu'Amazon Rekognition Custom Labels ?
Avec les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition, vous pouvez identifier les objets, les logos et les scènes dans les images qui sont spécifiques aux besoins de votre entreprise. Par exemple, vous pouvez trouver votre logo dans des publications sur les réseaux sociaux, identifier vos produits dans les rayons des magasins, classer les pièces de machines sur une chaîne de montage, distinguer les plantes saines des plantes infectées ou détecter des personnages animés sur des images.
Le développement d'un modèle personnalisé pour analyser des images est une entreprise importante qui nécessite du temps, de l'expertise et des ressources. Il faut souvent des mois pour le terminer. En outre, des milliers ou des dizaines de milliers d'images étiquetées à la main peuvent être nécessaires pour fournir au modèle suffisamment de données pour prendre des décisions précises. La génération de ces données peut prendre des mois et nécessiter de grandes équipes d'étiqueteurs pour les préparer en vue de leur utilisation dans le cadre de l'apprentissage automatique.
Amazon Rekognition Custom Labels étend les fonctionnalités existantes d'Amazon Rekognition, qui sont déjà appliquées à des dizaines de millions d'images dans de nombreuses catégories. Au lieu de milliers d'images, vous pouvez télécharger un petit ensemble d'images d'entraînement (généralement quelques centaines d'images ou moins) spécifiques à votre cas d'utilisation. Pour ce faire, utilisez la easy-to-use console. Si vos images sont déjà étiquetées, Amazon Rekognition Custom Labels peut commencer à entraîner un modèle en peu de temps. Sinon, vous pouvez étiqueter les images directement dans l'interface d'étiquetage, ou vous pouvez utiliser Amazon SageMaker Ground Truth pour les étiqueter à votre place.
Une fois qu'Amazon Rekognition Custom Labels a commencé à s'entraîner à partir de votre ensemble d'images, il peut créer un modèle d'analyse d'images personnalisé pour vous en quelques heures seulement. Dans les coulisses, Amazon Rekognition Custom Labels charge et inspecte automatiquement les données d'entraînement, sélectionne les bons algorithmes d'apprentissage automatique, forme un modèle et fournit des mesures de performance du modèle. Vous pouvez ensuite utiliser votre modèle personnalisé via l'API Amazon Rekognition Custom Labels et l'intégrer à vos applications.
Rubriques
Bénéfices clés
Étiquetage simplifié des données
La console Amazon Rekognition Custom Labels fournit une interface visuelle qui permet d'étiqueter vos images rapidement et simplement. L'interface permet d'appliquer une étiquette à l'ensemble de l'image. Vous pouvez également identifier et étiqueter des objets spécifiques dans des images à l'aide de cadres de sélection dotés d'une click-and-drag interface. Sinon, si vous disposez d'un ensemble de données volumineux, vous pouvez utiliser Amazon SageMaker Ground Truth
Machine learning
Aucune expertise en apprentissage automatique n'est requise pour créer votre modèle personnalisé. Amazon Rekognition Custom Labels inclut des fonctionnalités d'apprentissage automatique (AutoML) qui prennent en charge l'apprentissage automatique à votre place. Lorsque les images d'apprentissage sont fournies, les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peuvent automatiquement charger et inspecter les données, sélectionner les bons algorithmes d'apprentissage automatique, former un modèle et fournir des mesures de performance du modèle.
Évaluation, inférence et retour d'informations simplifiés des modèles
Vous évaluez les performances de votre modèle personnalisé sur votre ensemble de tests. Pour chaque image de l'ensemble de test, vous pouvez voir la side-by-side comparaison entre la prédiction du modèle et l'étiquette attribuée. Vous pouvez également consulter des indicateurs de performance détaillés tels que la précision, le rappel, les scores F1 et les scores de confiance. Vous pouvez commencer à utiliser votre modèle immédiatement pour l'analyse d'images, ou vous pouvez itérer et réentraîner les nouvelles versions avec davantage d'images pour améliorer les performances. Une fois que vous avez commencé à utiliser votre modèle, vous suivez vos prévisions, vous corrigez les erreurs et vous utilisez les données de feedback pour adapter les nouvelles versions du modèle et améliorer les performances.
Choisir d'utiliser Amazon Rekognition Custom Labels
Amazon Rekognition propose deux fonctionnalités que vous pouvez utiliser pour rechercher des étiquettes (objets, scènes et concepts) dans des images : Amazon Rekognition Custom Labels et Amazon Rekognition Image. Utilisez les informations suivantes pour déterminer la fonctionnalité à utiliser.
Détection d'étiquettes Amazon Rekognition Image
Vous pouvez utiliser la fonction de détection d'étiquettes d'Amazon Rekognition Image pour identifier, classer et rechercher des étiquettes courantes dans des images et des vidéos, à grande échelle et sans avoir à créer de modèle d'apprentissage automatique. Par exemple, vous pouvez facilement détecter des milliers d'objets courants, tels que des voitures et des camions, des tomates, des ballons de basket et des ballons de football.
Si votre application a besoin de trouver des étiquettes courantes, nous vous recommandons d'utiliser la détection d'étiquettes Amazon Rekognition Image, car vous n'avez pas besoin de former de modèle. Pour obtenir la liste des étiquettes détectées par la détection d'étiquettes Amazon Rekognition Image, consultez la section Détection d'étiquettes.
Si votre application a besoin de trouver des étiquettes non détectées par la détection d'étiquettes Amazon Rekognition Image, telles que des pièces de machine personnalisées sur une chaîne de montage, nous vous recommandons d'utiliser les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.
Étiquettes Amazon Rekognition
Vous pouvez utiliser les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition pour créer facilement un modèle d'apprentissage automatique capable de trouver des étiquettes (objets, logos, scènes et concepts) dans des images adaptées aux besoins de votre entreprise.
Les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition peuvent classer les images (prévisions au niveau de l'image) ou détecter l'emplacement des objets dans une image (prévisions au niveau de l'objet/du cadre de délimitation).
Les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition offrent une plus grande flexibilité quant aux types d'objets et de scènes que vous pouvez détecter. Par exemple, vous pouvez utiliser la détection d'étiquettes Amazon Rekognition Image pour trouver des plantes et des feuilles. Pour distinguer les plantes saines, endommagées et infectées, vous devez utiliser les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.
Les exemples suivants illustrent la manière dont vous pouvez utiliser Amazon Rekognition Custom Labels.
-
Identifiez les logos des équipes sur les maillots et les casques des joueurs
-
Distinguer des pièces de machines ou des produits spécifiques sur une chaîne de montage
-
Identifier des personnages de dessins animés dans une médiathèque
-
Localisez les produits d'une marque spécifique dans les rayons des magasins
-
Classifiez la qualité des produits agricoles (pourris, mûrs ou crus)
Note
Les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition ne sont pas conçues pour analyser des visages, détecter du texte ou détecter du contenu d'image dangereux dans les images. Pour effectuer ces tâches, vous pouvez utiliser Amazon Rekognition Image. Pour de plus amples informations, utilisez Amazon Rekognition.
Vous utilisez Amazon Rekognition Custom Labels ?
Si vous utilisez Amazon Rekognition Custom Labels pour la première fois, nous vous recommandons de lire les sections suivantes dans l'ordre :
-
Configuration d’Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition— Dans cette section, vous définissez les détails de votre compte.
-
Présentation de la fonctionnalité Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition— Dans cette section, vous découvrirez le processus de création d'un modèle.
-
Mise en route sur Étiquettes personnalisées Amazon Rekognition— Dans cette section, vous entraînez un modèle à l'aide d'exemples de projets créés par Amazon Rekognition Custom Labels.
-
Tutoriel : Classification d'images— Dans cette section, vous apprendrez à entraîner un modèle qui classe les images à l'aide de jeux de données que vous créez.
