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Usa IA aumentata Amazon con Amazon Rekognition
Amazon Rekognition semplifica l'aggiunta di funzionalità di analisi di immagini alle applicazioni. L'operazione DetectModerationLabels API Amazon Rekognition è direttamente integrata con Amazon A2I in modo da poter creare facilmente un loop umano per esaminare immagini non sicure, come contenuti espliciti per adulti o violenti. Puoi usarlo DetectModerationLabels per configurare un loop umano utilizzando una definizione di flusso. ARN Ciò consente ad Amazon A2I di analizzare le previsioni fatte da Amazon Rekognition e inviare i risultati a un essere umano per la revisione per assicurare che soddisfano le condizioni impostate nella definizione del flusso.
La seguente immagine mostra il flusso di lavoro integrato di Amazon A2I con Amazon Rekognition. A sinistra, sono illustrate le risorse necessarie per creare un flusso di lavoro di revisione umana di Amazon Rekognition: un bucket Amazon S3, condizioni di attivazione, un modello di attività del worker e un team di lavoro. Queste risorse vengono utilizzate per creare un flusso di lavoro di revisione umana o una definizione del flusso. Una freccia indica la fase successiva del flusso di lavoro: usare Amazon Rekognition per configurare un ciclo umano con il flusso di lavoro di revisione umana. Una seconda freccia indica direttamente da questa fase alla fase in cui vengono soddisfatte le condizioni di attivazione specificate nel flusso di lavoro di revisione umana. Questo avvia la creazione di un ciclo umano. A destra dell'immagine, il ciclo umano è rappresentato in tre fasi: 1) l'interfaccia utente e gli strumenti dei worker vengono generati e l'attività viene messa a disposizione dei worker, 2) i worker esaminano i dati di input e infine, 3) i risultati vengono salvati in Amazon S3.
Quando si utilizza il tipo di attività Amazon Rekognition, è possibile impostare le seguenti condizioni di attivazione:
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Avviare la revisione umana delle etichette identificate da Amazon Rekognition in base al punteggio di attendibilità dell'etichetta.
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Inviare casualmente un campione di immagini agli esseri umani per la revisione.
Puoi impostare queste condizioni di attivazione utilizzando la SageMaker console Amazon quando crei un flusso di lavoro di revisione umana o creando condizioni di attivazione JSON per il ciclo umano e specificandole come input nel HumanLoopActivationConditions parametro dell'CreateFlowDefinitionAPIoperazione. Per informazioni su come specificare le condizioni di attivazione nel JSON formato, consulta Schema JSON per condizioni attivazione del ciclo umano in Amazon Augmented AI eUtilizzare lo schema JSON per condizioni attivazione del ciclo umano con Amazon Rekognition.
Nota
Quando usi l'IA Augmented con Amazon Rekognition, crea risorse AI Augmented nella stessa regione in cui effettui le chiamate. AWS DetectModerationLabels
Nozioni di base: integrare una revisione umana in un processo di moderazione di immagini Amazon Rekognition
Per integrare una revisione umana in Amazon Rekognition, consulta i seguenti argomenti:
Dopo aver creato la definizione del flusso, consulta Utilizzo di IA aumentata con Amazon Rekognition per informazioni su come integrare la definizione del flusso nell'attività Amazon Rekognition.
Una nd-to-end demo con Amazon Rekognition e Amazon A2I
Per un end-to-end esempio che dimostra come usare Amazon Rekognition con Amazon A2I utilizzando la console, consulta. Tutorial: nozioni di base sulla Console Amazon A2I
Per imparare a usare Amazon A2I API per creare e avviare una revisione umana, puoi utilizzare l'integrazione di Amazon Augmented AI (Amazon A2I) con Amazon Rekognition
Anteprima della console di lavoro Rekognition A2I
Quando viene assegnata un'attività di revisione in un flusso di lavoro Amazon Rekognition, i worker potrebbero visualizzare un'interfaccia utente simile alla seguente:
È possibile personalizzare questa interfaccia nella SageMaker console quando si crea la definizione di revisione umana o creando e utilizzando un modello personalizzato. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione e gestione di modelli di attività di worker.
