翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
オブジェクト検出 - TensorFlow アルゴリズムは、画像を入力として受け取り、境界ボックスとオブジェクトラベルを予測します。MobileNet、ResNet、Inception、EfficientNet などのさまざまな深層学習ネットワークは、オブジェクト検出において非常に正確です。328,000 枚の画像を含む共通オブジェクトインコンテキスト (COCO) など、大規模な画像データセットでトレーニングされた深層学習ネットワークもあります。COCO データでネットワークをトレーニングした後、特定のフォーカスを持つデータセットでネットワークを微調整し、より具体的なオブジェクト検出タスクを実行できます。Amazon SageMaker AI オブジェクト検出 - TensorFlow アルゴリズムは、TensorFlow Model Garden で利用可能な多くの事前トレーニング済みモデルでの転移学習をサポートしています。
トレーニングデータ内のクラスラベルの数に応じて、選択した事前トレーニング済みの TensorFlow モデルにオブジェクト検出レイヤーがアタッチされます。その後、ネットワーク全体 (事前トレーニング済みのモデルを含む) を微調整、または新しいトレーニングデータの最上位の分類レイヤーだけの微調整のいずれかを実行できます。この転移学習の方法を使用すると、より小さなデータセットでのトレーニングが可能になります。
