Inserito il: Apr 8, 2019
Siamo orgogliosi di annunciare il nuovo template di progetto diAWS DeepLens per la catalogazione di uccelli (fino a 200 specie).
Il progetto restituisce le 5 previsioni più probabili di catalogazione a partire dalla foto statica di un volatile scattata dalla fotocamera AWS DeepLens Il modello utilizza l’architettura di rete neurale ResNet-18 ed è stato formato tramite il dataset CUB-200 per identificare 200 specie di uccelli differenti. Per ulteriori informazioni consulta la documentazione relativa ad AWS DeepLens. Consulta questo blog per approfondire un altro metodo con cui puoi implementare la catalogazione degli uccelli modificando l’algoritmo predefinito di rilevamento degli oggetti di Amazon SageMaker per effettuare la classificazione mediante AWS DeepLens.
Puoi iniziare a usare AWS DeepLens in modo semplice e immediato sfruttando i progetti predefiniti, i quali coprono alcuni dei più comuni casi d’uso nel campo della visione artificiale. Sono inclusi il rilevamento degli oggetti, il trasferimento di stili grafici, il rilevamento facciale, hot dog o non hot dog, riconoscimento di cani e gatti, riconoscimento di azioni, rilevamento della posizione della testa e la nuova funzione di catalogazione degli uccelli. Ciascun template di progetto consiste in un modello di machine learning predefinito e una funzione AWS Lambda che attivano l’esecuzione del modello.
Sviluppando progressivamente le tue capacità e le tue idee riuscirai a realizzare modelli personalizzati di apprendimento profondo nel cloud tramite Amazon SageMaker. Dai un’occhiata alla raccolta dei progetti creati dalla community degli sviluppatori per trarre ispirazione.