发布于: Nov 18, 2021
Amazon Rekognition 自定义标签是一种自动化的机器学习（AutoML）服务，可让您构建自定义的计算机视觉模型来监测符合您的特定业务需求的对象和场景，而无需掌握深入的机器学习专业知识。从今天开始，我们更新了 Amazon Rekognition 自定义标签控制台，以推出有关如何管理、训练和评估自定义模型的详细分步说明。借助改版后的引导式体验，您只需几次点击，即可更轻松地通过四个简单的步骤训练自己的计算机视觉模型。
客户可以通过项目来管理其自定义模型，项目是构建和训练模型所需的资源集。数据集是用于训练模型的已标注图像的集合。以前，数据集无法直接关联到项目。在这次更新后，数据集现在可以关联到所创建的项目，让客户能够更轻松地管理其自定义训练的模型。
如果客户拥有以前已经训练过的模型，将不会感受到影响。Amazon Rekognition 会自动将用于训练最新模型的数据集关联到该模型所属的项目。对于从未用于训练模型或用于训练较早版本模型的以前的数据集，这些数据集仍可通过关联到新项目的方式来使用。
此外，我们推出了七个新的 API，以让您能够更轻松地以编程方式构建和训练计算机视觉模型。借助这些新的 API，您可以执行以下操作：（a）创建、复制或删除数据集；（b）列出数据集的内容以及获取详细信息；（c）修改数据集以及自动拆分数据集以创建测试数据集。要详细了解这些新的 API，请访问我们文档的以下部分。
此更新后的体验可在所有提供 Amazon Rekognition 自定义标签功能的区域使用。要详细了解 Amazon Rekognition 自定义标签和区域可用性，请访问我们的文档和区域列表。立即访问 Amazon Rekognition 自定义标签控制台以开始使用。