Veröffentlicht am: Apr 8, 2019
Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass AWS DeepLens eine neue Projektvorlage für die Klassifizierung von Vögeln anbietet, die die Klassifizierung von 200 Vogelarten ermöglicht.
Dieses Projekt liefert anhand einer statischen Aufnahme eines Vogels, die mit der AWS DeepLens-Kamera aufgenommen wurde, die Top 5-Vermutungen zur Art des Vogels. Das Modell verwendet die neuronale Netzwerkarchitektur von ResNet-18 und wurde mit dem CUB-200-Datensatz trainiert, um 200 verschiedene Vogelarten zu identifizieren. Weitere Informationen hierzu finden Sie in der AWS DeepLens-Dokumentation. Umfassende Informationen zu einer anderen Methode der Implementierung einer Vogelklassifizierung durch Modifizierung des integrierten Objekterkennungsalgorithmus von Amazon SageMaker zur Klassifizierung von Vögeln mit AWS DeepLens finden Sie in diesem Blog.
Mit den bereitgestellten Beispielprojekten, die einige der beliebtesten Anwendungsfälle von Computer Vision abdecken, fällt der Einstieg in AWS DeepLens leicht. Hierzu gehören Objekterkennung, künstlerische Stilübertragung, Gesichtserkennung, Hotdog ist nicht gleich Hotdog, Katzen- und Hundeerkennung, Aktionserkennung, Kopfhaltungserkennung und die neue Vogelklassifizierung. Jede Projektvorlage besteht aus einem Standardmodell für Machine Learning und der AWS Lambda-Funktion, um die Ausführung des Modells auszulösen.
Durch die kontinuierliche Weiterentwicklung Ihrer Fähigkeiten und Ideen werden Sie bald in der Lage sein, mit Amazon SageMaker eigene Deep-Learning-Modelle in der Cloud zu erstellen. Holen Sie sich Inspirationen und profitieren Sie von der Projektsammlung, die in der Entwickler-Community mit AWS DeepLens entstanden ist.