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O algoritmo Amazon SageMaker AI Object Detection é um TensorFlow algoritmo de aprendizado supervisionado que oferece suporte ao aprendizado por transferência com muitos modelos pré-treinados do TensorFlow Modeljpg, .jpeg ou .png. Esta página inclui informações sobre recomendações de EC2 instâncias da Amazon e exemplos de notebooks para Detecção de objetos - TensorFlow.
Tópicos
Recomendação de EC2 instância da Amazon para o TensorFlow algoritmo de detecção de objetos
O TensorFlow algoritmo de detecção de objetos é compatível com todas as instâncias de GPU para treinamento, incluindo:
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ml.p2.xlarge -
ml.p2.16xlarge -
ml.p3.2xlarge -
ml.p3.16xlarge
Recomendamos o uso de instâncias de GPU com mais memória para treinamento com grandes tamanhos de lote. Tanto as instâncias de CPU (como M5) quanto as de GPU (P2 ou P3) podem ser usadas para inferência. Para obter uma lista abrangente de instâncias de SageMaker treinamento e inferência em todas AWS as regiões, consulte Amazon SageMaker AI Pricing
Detecção de objetos - TensorFlow exemplos de cadernos
Para obter mais informações sobre como usar o TensorFlow algoritmo SageMaker AI Object Detection para transferir o aprendizado em um conjunto de dados personalizado, consulte o caderno Introdução à SageMaker TensorFlow Detecção de Objetos
Para obter instruções sobre como criar e acessar instâncias do notebook Jupyter que você pode usar para executar o exemplo em SageMaker IA, consulte. Instâncias do Amazon SageMaker Notebook Depois de criar uma instância do notebook e abri-la, selecione a guia Exemplos de SageMaker IA para ver uma lista de todas as amostras de SageMaker IA. Para abrir um caderno, escolha a guia Uso e depois escolha Criar cópia.
