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オブジェクト検出 - TensorFlow

Amazon SageMaker Object Detection - TensorFlow algorithm は、TensorFlow Model Garden の多くの事前トレーニング済みモデルを使用した転送学習をサポートする教師あり学習アルゴリズムです。大量の画像データが使用可能でない場合でも、転移学習を使用して、使用可能な事前トレーニング済みモデルのいずれかを独自のデータセットで微調整できます。オブジェクト検出アルゴリズムは画像を入力として受け取り、境界ボックスのリストを出力します。トレーニングデータセットは jpg、.jpeg、または .png フォーマット内の画像で構成されている必要があります。。このページには、Amazon EC2インスタンスのレコメンデーションとオブジェクト検出 - のサンプルノートブックに関する情報が含まれています TensorFlow。

オブジェクト検出 - TensorFlow アルゴリズムの Amazon EC2インスタンスの推奨事項

オブジェクト検出 - TensorFlow アルゴリズムは、以下を含むトレーニング用のすべてのGPUインスタンスをサポートします。

バッチサイズが大きいトレーニングには、メモリが豊富なGPUインスタンスをお勧めします。CPU (M5 など) インスタンスと GPU (P2 または P3) インスタンスの両方を推論に使用できます。 AWS リージョン間の SageMaker トレーニングインスタンスと推論インスタンスの包括的なリストについては、「Amazon SageMaker 料金」を参照してください。

オブジェクト検出 - TensorFlow サンプルノートブック

カスタムデータセットで SageMaker オブジェクト検出 TensorFlow アルゴリズムを使用して学習を転送する方法の詳細については、「オブジェクト検出ノートブックの概要 SageMaker TensorFlow 」を参照してください。

で例を実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法については SageMaker、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Notebook インスタンス。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、SageMakerサンプルタブを選択してすべての SageMaker サンプルのリストを表示します。ノートブックを開くには、その [Use (使用)] タブを選択し、[Create copy (コピーを作成)] を選択します。