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Rilevamento di oggetti - TensorFlow

L'algoritmo Amazon SageMaker Object Detection è un TensorFlow algoritmo di apprendimento supervisionato che supporta l'apprendimento tramite trasferimento con molti modelli preaddestrati del TensorFlow Model Garden. Usa il trasferimento dell’apprendimento per ottimizzare uno dei modelli preaddestrati disponibili sul tuo set di dati, anche se non è disponibile una grande quantità di dati di immagine. L'algoritmo di rilevamento degli oggetti acquisisce un'immagine come input e genera un elenco di riquadri di delimitazione. I set di dati di addestramento devono essere costituiti da immagini in formato .jpg, .jpeg o .png. Questa pagina include informazioni sui consigli sulle EC2 istanze Amazon e sui notebook di esempio per Object Detection -. TensorFlow

EC2Istanza Amazon consigliata per l' TensorFlow algoritmo Object Detection

L' TensorFlow algoritmo Object Detection supporta tutte le GPU istanze di addestramento, tra cui:

Consigliamo GPU istanze con più memoria per l'allenamento con batch di grandi dimensioni. Entrambe le istanze CPU (come M5) e GPU (P2 o P3) possono essere utilizzate per l'inferenza. Per un elenco completo delle istanze di SageMaker formazione e inferenza AWS nelle diverse regioni, consulta Amazon SageMaker Pricing.

Object Detection: esempi di notebook TensorFlow

Per ulteriori informazioni su come utilizzare l' TensorFlow algoritmo SageMaker Object Detection per trasferire l'apprendimento su un set di dati personalizzato, consulta il taccuino Introduzione a SageMaker TensorFlow - Object Detection.

Per istruzioni su come creare e accedere alle istanze del notebook Jupyter che è possibile utilizzare per eseguire l'esempio, vedere. SageMaker Istanze Amazon SageMaker Notebook Dopo aver creato un'istanza di notebook e averla aperta, seleziona la scheda SageMakerEsempi per visualizzare un elenco di tutti gli esempi. SageMaker Per aprire un notebook, seleziona la relativa scheda Utilizza e scegli Crea copia.