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Interface d'entrée et de sortie pour l' TensorFlow algorithme de détection d'objets

Chacun des modèles pré-entraînés répertoriés dans TensorFlow Modèles peut être adapté à n'importe quel jeu de données avec un nombre quelconque de classes d'images. Faites attention à la façon de formater vos données d'entraînement pour les saisir dans le TensorFlow modèle de détection d'objets.

Voici un exemple de structure du répertoire d'entrée. Le répertoire d'entrée doit être hébergé dans un compartiment Amazon S3 avec un chemin similaire au suivant : s3://bucket_name/input_directory/. Notez que le / de fin est obligatoire.

input_directory
    |--images
        |--abc.png
        |--def.png
    |--annotations.json

Le fichier annotations.json doit contenir des informations sur les cadres de délimitation et leurs étiquettes de classe sous la forme d'un dictionnaire "images" et de clés "annotations". La valeur de la clé "images" doit être une liste de dictionnaires. Il doit y avoir un dictionnaire pour chaque image avec les informations suivantes : {"file_name": image_name, "height": height, "width": width, "id": image_id}. La valeur de la clé "annotations" doit également être une liste de dictionnaires. Il doit y avoir un dictionnaire pour chaque cadre de délimitation avec les informations suivantes : {"image_id": image_id, "bbox": [xmin, ymin, xmax, ymax], "category_id": bbox_label}.

Après la formation, un fichier de mappage d'étiquettes et un modèle entraîné sont enregistrés dans votre compartiment Amazon S3.

Entraînement incrémentiel

Vous pouvez amorcer l'entraînement d'un nouveau modèle à l'aide d'artefacts provenant d'un modèle que vous avez précédemment entraîné à l'aide de SageMaker l'IA. L'entraînement incrémentiel permet de gagner du temps lorsque vous souhaitez entraîner un nouveau modèle avec des données identiques ou similaires.

Vous pouvez utiliser n'importe quel jeu de données pour l'entraînement incrémentiel, à condition que l'ensemble de classes reste le même. L'étape d'entraînement incrémentiel est similaire à l'étape d'affinage, mais au lieu de commencer par un modèle pré-entraîné, vous commencez par un modèle affiné existant. Pour plus d'informations sur l'utilisation de l'entraînement incrémentiel avec le module SageMaker AI Object Detection TensorFlow, consultez le bloc-notes Introduction à SageMaker TensorFlow la détection d'objets.

Inférence à l'aide de l'algorithme de détection d'objets TensorFlow

Vous pouvez héberger le modèle affiné qui résulte de votre formation à la détection d' TensorFlow objets à des fins d'inférence. Toute image d'entrée pour l'inférence doit être au format .jpg, .jpeg ou .png et présenter un type de contenu application/x-image. L' TensorFlow algorithme de détection d'objets redimensionne automatiquement les images d'entrée.

L'exécution de l'inférence donne des cadres de délimitation, des classes prédites et les scores de chaque prédiction codée au format JSON. Le TensorFlow modèle Object Detection - traite une seule image par demande et n'affiche qu'une seule ligne. Voici un exemple de réponse au format JSON :

accept: application/json;verbose

{"normalized_boxes":[[xmin1, xmax1, ymin1, ymax1],....], 
    "classes":[classidx1, class_idx2,...], 
    "scores":[score_1, score_2,...], 
    "labels": [label1, label2, ...], 
    "tensorflow_model_output":<original output of the model>}

Si accept est défini sur application/json, le modèle ne génère que des boîtes, des classes et des scores normalisés.