모델 버전 관리 이해

Amazon Rekognition은 딥 러닝 모델을 사용하여 얼굴 감지를 수행하고 컬렉션에서 얼굴을 감지합니다. 그리고 계속해서 고객 피드백과 딥 러닝 연구 발전을 토대로 모델 정확도를 개선하고 있습니다. 이러한 개선 사항은 모델 업데이트로 전달됩니다. 예를 들어 모델 버전 1.0에서는 IndexFaces가 이미지에서 가장 큰 얼굴 15개를 인덱싱할 수 있습니다. 최신 버전의 모델을 통해 IndexFaces는 이미지에서 가장 큰 얼굴 100개를 인덱싱할 수 있습니다.

새 모음을 만들 때 최신 버전의 모델과 연결됩니다. 정확도를 개선하기 위해 모델은 정기적으로 업데이트됩니다.

새 버전의 모델이 릴리스되면 다음 상황이 나타납니다.

다른 모델 버전과는 호환되지 않습니다. 특히 서로 다른 모델 버전을 사용하는 여러 모음으로 이미지를 인덱싱하는 경우 감지된 동일한 얼굴의 얼굴 식별자는 서로 다릅니다. 동일한 모델과 연결된 여러 모음으로 이미지가 인덱싱되는 경우 얼굴 식별자는 동일합니다.

모음 관리에서 모델 업데이트를 고려하지 않을 경우 애플리케이션이 호환성 문제를 겪을 수 있습니다. 모음 작업(예: CreateCollection)의 응답으로 반환된 FaceModelVersion 필드를 사용하여 모음이 사용하는 모델의 버전을 확인할 수 있습니다. DescribeCollection 직접 호출을 통해 기존 컬렉션의 모델 버전을 가져올 수도 있습니다. 자세한 내용은 컬렉션 설명 단원을 참조하십시오.

모음에 있는 기존 얼굴 벡터는 최신 모델 버전으로 자동 업데이트되지 않습니다. Amazon Rekognition은 소스 이미지 바이트를 저장하지 않기 때문에 최신 버전의 모델을 사용하여 이미지를 자동으로 다시 인덱싱할 수 없습니다.

기존 컬렉션에 저장된 얼굴에서 최신 모델을 사용하려면 새 컬렉션(CreateCollection)을 만들고 소스 이미지를 새 컬렉션(Indexfaces)으로 다시 인덱싱합니다. 새 모음의 얼굴 식별자는 이전 모음의 얼굴 식별자와 다르기 때문에 사용 중인 애플리케이션에서 저장한 모든 얼굴 식별자를 업데이트해야 합니다. 이전 컬렉션이 더 이상 필요하지 않으면 DeleteCollection을 사용하여 삭제할 수 있습니다.

DetectFaces와 같은 무상태 작업은 모델의 최신 버전을 사용합니다.