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Utiliser Amazon Augmented AI avec Amazon Rekognition
Amazon Rekognition facilite l'ajout d'une analyse des images à vos applications. Comme l'opération d'API DetectModerationLabels Amazon Rekognition est directement intégrée à Amazon A2I, vous pouvez créer facilement une boucle humaine pour vérifier des images inappropriées, telles que du contenu explicite destiné aux adultes ou du contenu violent. Vous pouvez utiliser DetectModerationLabels pour configurer une boucle humaine à l'aide d'un ARN de définition de flux. Cela permet à Amazon A2I d'analyser les prédictions faites par Amazon Rekognition et d'envoyer les résultats à un humain pour vérification, de sorte à s’assurer qu’ils remplissent les conditions définies dans votre définition de flux.
L'image suivante illustre le flux intégré Amazon A2I avec Amazon Rekognition. Sur la gauche, les ressources nécessaires à la création d'un flux de vérification humaine Amazon Rekognition sont représentées : un compartiment Amazon S3, des conditions d'activation, un modèle de tâche d’employé et une équipe de travail. Ces ressources sont utilisées pour créer un flux de vérification humaine, ou définition de flux. Une flèche pointe à droite, vers l'étape suivante du flux : utiliser Amazon Rekognition pour configurer une boucle humaine avec le flux de vérification humaine. Une seconde flèche pointe à droite, de cette étape vers l'étape dans laquelle les conditions d'activation spécifiées dans le flux de vérification humaine sont remplies. Cela initie la création d'une boucle humaine. À droite de l'image, la boucle humaine est représentée en trois étapes : 1) l'UI d’employé et les outils sont générés, et la tâche est mise à la disposition des employés, 2) les employés vérifient les données d'entrée, et enfin, 3) les résultats sont enregistrés dans Amazon S3.
Vous pouvez définir les conditions d'activation suivantes lorsque vous utilisez le type de tâche Amazon Rekognition :
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Initiation d'une vérification humaine pour les étiquettes identifiées par Amazon Rekognition en fonction de l'indice de confiance de l'étiquette.
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Envoi aléatoire d'un échantillon d'images à des humaines pour vérification.
Vous pouvez définir ces conditions d'activation à l'aide de la console Amazon SageMaker AI lorsque vous créez un flux de travail de révision humain, ou en créant un JSON pour les conditions d'activation de la boucle humaine et en le spécifiant comme entrée dans le HumanLoopActivationConditions paramètre de l'opération d'CreateFlowDefinitionAPI. Pour savoir comment spécifier les conditions d'activation au format JSON, veuillez consulter Schéma JSON pour les conditions d'activation de boucle humaine dans Amazon Augmented AI et Utilisation du schéma JSON pour les conditions d'activation de boucle humaine avec Amazon Rekognition.
Note
Lorsque vous utilisez l'IA augmentée avec Amazon Rekognition, créez des ressources d'IA augmentée AWS dans la même région que celle que vous avez l'habitude d'appeler. DetectModerationLabels
Mise en route : Intégrer une vérification humaine dans une tâche de modération des images Amazon Rekognition
Pour intégrer une vérification humaine dans une tâche Amazon Rekognition, consultez les rubriques suivantes :
Après avoir créé votre définition de flux, consultez Using Augmented AI with Amazon Rekognition (Utiliser Augmented AI avec Amazon Rekognition) pour savoir comment intégrer votre définition de flux dans votre tâche Amazon Rekognition.
End-to-end Démo à l'aide d'Amazon Rekognition et d'Amazon A2I
Pour un end-to-end exemple illustrant comment utiliser Amazon Rekognition avec Amazon A2I à l'aide de la console, consultez. Didacticiel : Démarrer dans la console Amazon A2I
Pour savoir comment utiliser l'API Amazon A2I pour créer et démarrer une évaluation humaine, vous pouvez utiliser l'intégration d'Amazon Augmented AI (Amazon A2I) avec Amazon Rekognition
Version préliminaire de la console d’employé A2I Rekognition
Lorsqu'une tâche de vérification leur est affectée dans un flux Amazon Rekognition, les employés peuvent voir une interface utilisateur semblable à celle qui suit :
Vous pouvez personnaliser cette interface dans la console SageMaker AI lorsque vous créez votre définition de révision humaine, ou en créant et en utilisant un modèle personnalisé. Pour en savoir plus, consultez Créer et gérer des modèles de tâches d'employé.
