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Con Amazon Rekognition Custom Labels, è possibile identificare all’interno di immagini oggetti, loghi e scene che sono specifici per le tue esigenze aziendali. Per esempio, puoi trovare il tuo logo aziendale nei post pubblicati sui social media, identificare i tuoi prodotti sugli scaffali dei negozi, classificare componenti meccanici nella tua catena di montaggio, distinguere piante sane da piante infette, oppure individuare personaggi animati nelle immagini.
Lo sviluppo di un modello personalizzato per analizzare le immagini è un'impresa importante che richiede tempo, competenze risorse. Spesso occorrono mesi per completarlo. Inoltre, può richiedere migliaia o decine di migliaia di immagini etichettate manualmente per fornire al modello dati sufficienti per prendere decisioni in modo preciso. La raccolta di questi dati può richiedere mesi e può richiedere grandi team di etichettatori per prepararli all'uso nell'apprendimento automatico.
Amazon Rekognition Custom Labels estende le funzionalità esistenti di Amazon Rekognition, che sono già state addestrate su decine di milioni di immagini in molte categorie. Invece di migliaia di immagini, puoi caricare un piccolo set di immagini di addestramento (in genere poche centinaia di immagini o meno) specifiche per il tuo caso d'uso. Puoi farlo usando la easy-to-use console. Se le tue immagini sono già etichettate, Amazon Rekognition Custom Labels può iniziare ad addestrare un modello in breve tempo. In caso contrario, puoi etichettare le immagini direttamente all'interno dell'interfaccia di etichettatura oppure puoi utilizzare Amazon SageMaker AI Ground Truth per etichettarle per te.
Dopo che Amazon Rekognition Custom Labels inizia l’addestramento a partire dal tuo set di immagini, può produrre un modello di analisi delle immagini personalizzato per te in poche ore. Dietro le quinte, Amazon Rekognition Custom Labels carica e ispeziona automaticamente i dati di addestramento, seleziona gli algoritmi di apprendimento automatico adatti, addestra un modello e fornisce metriche delle prestazioni del modello. Puoi quindi utilizzare il tuo modello personalizzato tramite l'API Amazon Rekognition Custom Labels e integrarlo nelle tue applicazioni.
Argomenti
Vantaggi principali
Etichettatura semplificata dei dati
La console di Amazon Rekognition Custom Labels fornisce un'interfaccia visiva per etichettare le immagini in modo semplice e veloce. L'interfaccia consente di applicare un'etichetta all'intera immagine. Puoi anche identificare ed etichettare oggetti specifici nelle immagini utilizzando riquadri di delimitazione con interfaccia. click-and-drag In alternativa, se disponi di un set di dati di grandi dimensioni, puoi utilizzare Amazon SageMaker Ground Truth
Apprendimento automatico
Non è richiesta alcuna competenza sull’apprendimento automatico per creare un modello personalizzato. Amazon Rekognition Custom Labels include funzionalità di apprendimento automatico (AutoML) che si occupano dell'apprendimento automatico al tuo posto. Quando vengono fornite le immagini di addestramento, Amazon Rekognition Custom Labels può caricare e ispezionare automaticamente i dati, selezionare gli algoritmi di apprendimento automatico corretti, addestrare un modello e fornire metriche delle prestazioni del modello.
Valutazione, inferenza e feedback semplificati del modello
Le prestazioni del modello personalizzato vengono valutate sul set di test. Per ogni immagine del set di test, puoi vedere il side-by-side confronto tra la previsione del modello e l'etichetta assegnata. Puoi anche esaminare metriche dettagliate sulle prestazioni come precisione, richiamo, punteggi F1 e punteggi di affidabilità. Puoi iniziare a utilizzare il modello immediatamente per l'analisi delle immagini oppure puoi iterare e riaddestrare nuove versioni con più immagini per migliorare le prestazioni. Dopo aver iniziato a utilizzare il modello, è possibile tenere traccia delle previsioni, correggere eventuali errori e utilizzare i dati di feedback per riaddestrare le nuove versioni del modello e migliorare le prestazioni.
Perché scegliere Amazon Rekognition Custom Labels
Amazon Rekognition offre due funzionalità che puoi usare per trovare etichette (oggetti, scene e concetti) nelle immagini: rilevamento delle etichette Amazon Rekognition Custom Labels e Amazon Rekognition Image. Utilizza le seguenti informazioni per scegliere quale funzionalità utilizzare.
Rilevamento delle etichette Amazon Rekognition Image
Puoi utilizzare la funzione di rilevamento delle etichette in Amazon Rekognition Image per identificare, classificare e cercare etichette comuni in immagini e video, su larga scala e senza dover creare un modello di apprendimento automatico. Ad esempio, puoi rilevare facilmente migliaia di oggetti comuni, come auto e camion, pomodori, palloni da basket e palloni da calcio.
Se la tua applicazione deve trovare etichette comuni, ti consigliamo di utilizzare il rilevamento delle etichette Amazon Rekognition Image, poiché non è necessario addestrare un modello. Per ottenere un elenco delle etichette rilevate dal rilevamento delle etichette Amazon Rekognition Image, consulta Rilevamento delle etichette.
Se la tua applicazione deve trovare etichette non trovate dal rilevamento delle etichette Amazon Rekognition Image, come parti di macchine personalizzate su una catena di montaggio, ti consigliamo di utilizzare Amazon Rekognition Custom Labels.
Etichette personalizzate Amazon Rekognition
Puoi usare Amazon Rekognition Custom Labels per addestrare facilmente un modello di apprendimento automatico che trovi etichette (oggetti, loghi, scene e concetti) in immagini specifiche per le tue esigenze aziendali.
Amazon Rekognition Custom Labels può classificare le immagini (previsioni a livello di immagine) o rilevare le posizioni degli oggetti in un'immagine (previsioni a livello di oggetto/riquadro di delimitazione).
Amazon Rekognition Custom Labels offre una maggiore flessibilità nei tipi di oggetti e scene che puoi rilevare. Ad esempio, puoi usare il rilevamento delle etichette Amazon Rekognition Image per trovare piante e foglie. Per distinguere tra piante sane, danneggiate e infette devi utilizzare Amazon Rekognition Custom Labels.
Di seguito sono illustrati esempi di utilizzo di Amazon Rekognition Custom Labels.
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Identifica i loghi delle squadre sulle maglie e sui caschi dei giocatori
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Distingui tra parti o prodotti specifici della macchina su una catena di montaggio
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Identifica i personaggi dei cartoni animati in una libreria multimediale
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Individua i prodotti di un marchio specifico sugli scaffali dei negozi
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Classifica la qualità dei prodotti agricoli (ad esempio marci, maturi o acerbi)
Nota
Amazon Rekognition Custom Labels non è progettato per analizzare volti, rilevare testo o trovare contenuti di immagini non sicuri nelle immagini. Per eseguire queste attività, puoi utilizzare Amazon Rekognition Image. Per ulteriori informazioni, consulta Cos'è Amazon Rekognition?.
È la prima volta che utilizzi Amazon Rekognition Custom Labels?
Se è la prima volta che utilizzi Amazon Rekognition Custom Labels, ti consigliamo di leggere le seguenti sezioni in ordine:
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Configurazione di Amazon Rekognition Custom Labels – In questa sezione puoi configurare i dettagli del tuo account.
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Informazioni su etichette personalizzate Amazon Rekognition— In questa sezione, puoi scoprire il flusso di lavoro per la creazione di un modello.
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Nozioni di base su Amazon Rekognition Custom Labels— In questa sezione, puoi addestrare un modello utilizzando progetti di esempio creati da Amazon Rekognition Custom Labels.
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Classificazione delle immagini— In questa sezione, puoi imparare come addestrare un modello che classifica le immagini in base ai set di dati creati da te.
