Publicado: Jun 25, 2020
O Amazon Rekognition Custom Labels é um recurso automatizado de machine learning (ML) que permite que os clientes treinem rapidamente seus próprios modelos personalizados para detectar objetos e cenas específicos de negócios a partir de imagens. Nenhuma experiência em machine learning é necessária. Por exemplo, os clientes treinam um modelo personalizado para encontrar os logotipos de suas empresas nas postagens de mídia social, identificar seus produtos nas prateleiras das lojas ou classificar peças de máquinas exclusivas em uma linha de montagem. A partir de hoje, os Amazon Rekognition Custom Labels agora permitem que os clientes treinem projetos de detecção de objetos para um único objeto (rótulo).
Os clientes nos disseram que, para certos casos de uso de detecção de objetos, eles precisam apenas encontrar uma única classe de objeto para determinar sua presença ou ausência. Para treinar um modelo personalizado com rótulos personalizados do Amazon Rekognition, atualmente os clientes precisam fornecer no mínimo dois objetos (rótulos). Isso significa que os clientes precisam criar um segundo objeto (outro objeto ou um "não objeto"). Com esse novo recurso, os clientes não precisam mais criar um segundo rótulo para casos de uso de detecção de objetos e podem simplesmente treinar um modelo usando o rótulo de objeto único de que se preocupam. Agora, esse recurso está disponível em todas as regiões de etiquetas personalizadas do Amazon Rekognition. Você pode encontrar a lista de regiões suportadas na tabela de regiões.
Para obter mais detalhes sobre como rotular imagens para uso com etiquetas personalizadas do Amazon Rekognition, consulte a documentação do recurso. Para saber mais sobre os rótulos personalizados do Amazon Rekognition, visite a página da web do produto.