Publicado en: Jun 25, 2020
Las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition son una función de aprendizaje automático (ML) que permite a los clientes entrenar rápidamente sus modelos personalizados para la detección de escenas y objetos específicos de su negocio a partir de imágenes, sin necesidad de experiencia previa con el aprendizaje automático. Por ejemplo, los clientes pueden entrenar un modelo personalizado para encontrar los logotipos de la empresa en publicaciones en redes sociales, identificar sus productos en estanterías de comercios o clasificar piezas mecánicas específicas en una línea de montaje. A partir de hoy, las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition permiten a los clientes entrenar proyectos de detección de objetos para un único objeto (etiqueta).
Los clientes nos contaron que, para ciertos casos de uso de detección de objetos, solo necesitan encontrar una única clase de objeto para determinar su presencia o ausencia. Para entrenar un modelo personalizado con etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, los clientes necesitaban hasta ahora brindar un mínimo de dos objetos (etiquetas). Esto significa que los clientes tenían que crear una etiqueta de un segundo objeto (ya fuera otro objeto o un “no-objeto”). Gracias a esta nueva función, los clientes ya no necesitan crear una segunda etiqueta para casos de uso de detección de objetos, y pueden entrenar un modelo utilizando simplemente la etiqueta de objeto que les interesa. Esta función está disponible a partir de ahora en todas las regiones donde se ofrecen las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition. Puede encontrar una lista de regiones compatibles en la tabla de regiones.
Para obtener más información sobre cómo etiquetar imágenes para su uso con las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, consulte la documentación de la función. Si desea ampliar la información sobre las etiquetas personalizadas de Amazon Rekognition, visite la página web del producto.