发布于: Dec 21, 2022
Amazon Rekognition 内容审核是一项基于深度学习的功能，可以检测不适宜、不需要或令人反感的图像和视频，使用户能够更轻松地大规模查找和删除此类内容。从今天开始，Amazon Rekognition 内容审核采用改进的图像审核模式，可显著降低电子商务、社交媒体和在线社区内容的误报率，同时不会降低真正不安全内容的检测率。较低的误报率意味着更快地批准用户所上传的内容，从而带来更好的终端用户体验。误报率降低，也使得要检查的带标记的图像数量进一步减少，从而为人工内容管制员提供了更佳的使用体验并节省了更多成本。
有了改进后的模型，11STREET 和 DeNA 等电子商务和在线市场客户能够查看误检率更低的产品图像，从而更快地批准产品清单。同样，MobiSocial、Dream11 和 Coffee Meets Bagel 等社交媒体客户和在线社区可以更准确地查看借助近角度自拍相机所拍摄的图像和视频。
此更新现已在支持 Amazon Rekognition 内容审核的所有 AWS 区域中推出。要试用新模型，请访问 Amazon Rekognition 管理控制台以展开图像审核。要想了解更多信息，请阅读 Amazon Rekognition 内容审核文档。