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Computer Vision SageMaker 用の組み込みアルゴリズム
SageMaker は、画像分類、オブジェクト検出、コンピュータビジョンに使用される画像処理アルゴリズムを提供します。
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画像分類 - MXNet - 回答を含むサンプルデータを使用します (教師ありアルゴリズムと呼ばれる)。 このアルゴリズムを使用してイメージを分類します。
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画像分類 - TensorFlow— 事前トレーニング済みの TensorFlow Hub モデルを使用して、特定のタスク (教師ありアルゴリズム と呼ばれる) を微調整します。 このアルゴリズムを使用してイメージを分類します。
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オブジェクト検出 - MXNet — 1 つの深層ニューラルネットワークを使用して、イメージ内のオブジェクトを検出および分類します。このアルゴリズムは、入力としてイメージを取得し、イメージシーン内のオブジェクトのすべてのインスタンスを識別する、教師あり学習アルゴリズムです。
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オブジェクト検出 - TensorFlow — 画像内の境界ボックスとオブジェクトラベルを検出します。これは、利用可能な事前トレーニング済み TensorFlow モデルによる転移学習をサポートする教師あり学習アルゴリズムです。
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セマンティックセグメンテーションアルゴリズム - コンピュータビジョンアプリケーション開発のためのピクセルレベルのきめ細かいアプローチを提供します。
| アルゴリズム名 | チャンネル名 | トレーニング入力モード | ファイルタイプ | インスタンスクラス | 並列処理可能 |
|---|---|---|---|---|---|
| 画像分類 - MXNet | トレーニングと検証、(オプションで) train_lst、validation_lst、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) | GPU | はい |
| 画像分類 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | File | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png) | CPU または GPU | はい (単一インスタンス上の複数の GPU 間でのみ) |
| オブジェクトの検出 | トレーニングと検証、(オプションで) train_annotation、validation_annotation、およびモデル | ファイルまたはパイプ | recordIO またはイメージファイル (.jpg または .png) | GPU | はい |
| オブジェクト検出 - TensorFlow | トレーニングおよび検証 | File | 画像ファイル (.jpg、.jpeg、または .png) | GPU | はい (単一インスタンス上の複数の GPU 間でのみ) |
| セマンティックセグメンテーション | トレーニングと検証、train_annotation、validation_annotation、および (オプションで) label_map およびモデル | ファイルまたはパイプ | 画像ファイル | GPU (単一インスタンスのみ) | いいえ |
