Amazon Rekognition Custom Labels 中的准则和配额 - Rekognition

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Amazon Rekognition Custom Labels 中的准则和配额

以下几个部分介绍了使用 Amazon Rekognition Custom Labels 时的准则和配额。

支持的区域

有关提供了 Amazon Rekognition Custom Labels 的 AWS 区域的列表,请参阅 Amazon Web Services 一般参考中的 AWS 区域和端点

配额

以下是 Amazon Rekognition Custom Labels 中的限制列表。有关可更改的限制的信息,请参阅 AWS 服务限制。要更改限制,请参阅创建案例

训练

  • 支持的文件格式为 PNG 和 JPEG 图像格式。

  • 一个模型版本中的最大训练数据集数为 1。

  • 数据集清单文件的最大大小为 1 GB。

  • 每个物体、场景和概念(分类)数据集的最小唯一标签数为 2。

  • 每个物体位置(检测)数据集的最小唯一标签数为 1。

  • 每个清单的最大唯一标签数为 250。

  • 每个标签的最小图像数为 1。

  • 每个物体位置(检测)数据集的最大图像数为 250,000。

    亚太地区(孟买)欧洲地区(伦敦)AWS 区域的最大图像数为 28,000。

  • 每个物体、场景和概念(分类)数据集的最大图像数为 500,000。默认值为 250,000。要请求提高限制,请参阅创建案例

    亚太地区(孟买)欧洲地区(伦敦)AWS 区域的最大图像数为 28,000。您不能请求提高限制。

  • 每张图像的最大标签数为 50。

  • 一张图像中的最小边界框数为 0。

  • 一张图像中的最大边界框数为 50。

  • Amazon S3 存储桶中图像文件的最小图像尺寸为 64 像素 x 64 像素。

  • Amazon S3 存储桶中图像文件的最大图像尺寸为 4096 像素 x 4096 像素。

  • Amazon S3 存储桶中图像的最大文件大小为 15 MB。

  • 图像的最大宽高比为 20:1。

测试

  • 一个模型版本中的最大测试数据集数为 1。

  • 数据集清单文件的最大大小为 1 GB。

  • 每个物体、场景和概念(分类)数据集的最小唯一标签数为 2。

  • 每个物体位置(检测)数据集的最小唯一标签数为 1。

  • 每个数据集的最大唯一标签数为 250。

  • 每个标签的最小图像数为 0。

  • 每个标签的最大图像数为 1000。

  • 每个物体位置(检测)数据集的最大图像数为 250,000。

    亚太地区(孟买)欧洲地区(伦敦)AWS 区域的最大图像数为 7,000。

  • 每个物体、场景和概念(分类)数据集的最大图像数为 500,000。默认值为 250,000。要请求提高限制,请参阅创建案例

    亚太地区(孟买)欧洲地区(伦敦)AWS 区域的最大图像数为 7,000。您不能请求提高限制。

  • 每个清单中每张图像的最小标签数为 0。

  • 每个清单中每张图像的最大标签数为 50。

  • 每个清单中每张图像中的最小边界框数为 0。

  • 每个清单中每张图像中的最大边界框数为 50。

  • Amazon S3 存储桶中图像文件的最小图像尺寸为 64 像素 x 64 像素。

  • Amazon S3 存储桶中图像文件的最大图像尺寸为 4096 像素 x 4096 像素。

  • Amazon S3 存储桶中图像的最大文件大小为 15 MB。

  • 支持的文件格式为 PNG 和 JPEG 图像格式。

  • 图像的最大宽高比为 20:1。

检测

  • 以原始字节形式传递的图像的最大大小为 4 MB。

  • Amazon S3 存储桶中图像的最大文件大小为 15 MB。

  • 输入图像文件(存储在 Amazon S3 存储桶中或以图像字节的形式提供)的最小图像尺寸为 64 像素 x 64 像素。

  • 输入图像文件(存储在 Amazon S3 存储桶中或以图像字节的形式提供)的最大图像尺寸为 4096 像素 x 4096 像素。

  • 支持的文件格式为 PNG 和 JPEG 图像格式。

  • 图像的最大宽高比为 20:1。

模型复制

  • 可为一个项目附加的项目策略的最大数量为 5。

  • 一个目标中的最大并发复制作业数量为 5。