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Rilevamento di oggetti - TensorFlow

L'algoritmo Amazon SageMaker AI Object Detection è un TensorFlow algoritmo di apprendimento supervisionato che supporta il trasferimento di apprendimento 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

EC2 Istanza Amazon consigliata per l' TensorFlow algoritmo Object Detection

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

Ti consigliamo le istanze GPU con più memoria per l’addestramento con batch di grandi dimensioni. Per l'inferenza puoi utilizzare sia le istanze CPU (come M5) che quelle GPU (P2 o P3). Per un elenco completo delle istanze di SageMaker formazione e inferenza tra le AWS regioni, consulta i prezzi di Amazon SageMaker AI.

Object Detection: esempi di notebook TensorFlow

Per ulteriori informazioni su come utilizzare l' TensorFlow algoritmo SageMaker AI 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 di notebook Jupyter da utilizzare per eseguire l'esempio in AI, consulta. SageMaker Istanze Amazon SageMaker Notebook Dopo aver creato un'istanza di notebook e averla aperta, seleziona la scheda Esempi di SageMaker AI per visualizzare un elenco di tutti gli esempi di IA. SageMaker Per aprire un notebook, seleziona la relativa scheda Utilizza e scegli Crea copia.