Publicado en: Apr 8, 2019
Nos complace anunciar que AWS DeepLens tiene una nueva plantilla para el proyecto de clasificación de aves, la cual permite clasificar 200 especies de aves.
Este proyecto arroja las 5 mejores predicciones de especies de aves a partir de una foto estática del ave que captura la cámara AWS DeepLens. El modelo utiliza la arquitectura de red neuronal ResNet-18 y se entrenó con el conjunto de datos de CUB-200 para identificar 200 especies de aves diferentes. Para obtener más información, consulte la documentación de AWS DeepLens. Lea este artículo del blog para conocer en profundidad otro método con respecto a cómo puede implementar la 'Clasificación de aves' modificando el algoritmo incorporado de detección de objetos de Amazon SageMaker para clasificar aves con AWS DeepLens.
Es fácil comenzar con AWS DeepLens utilizando los proyectos de ejemplo provistos que cubren algunos de los casos de uso de visión artificial más conocidos. Estos incluyen detección de objetos, transferencia de estilo artístico, detección de rostros, detección hotdog/no hotdog, reconocimiento de perros y gatos, reconocimiento de acciones, detección de posturas de la cabeza y la nueva clasificación de aves. Cada plantilla del proyecto consta de un modelo de aprendizaje automático predeterminado y una función de AWS Lambda para activar la ejecución del modelo.
A medida que desarrolle sus habilidades e ideas, puede crear modelos de aprendizaje profundo personalizados en la nube con Amazon SageMaker. Consulte la colección de proyectos que ha creado la comunidad de desarrolladores con AWS DeepLens y que sirve como fuente de inspiración.