Introdução

Com o Amazon Rekognition Custom Labels, você pode identificar os objetos e as cenas nas imagens que são específicos às necessidades dos seus negócios. Por exemplo, você pode encontrar seu logotipo em postagens de mídias sociais, identificar seus produtos nas prateleiras das lojas, diferenciar plantas saudáveis ou infectadas, classificar as peças de máquina em uma linha de montagem ou detectar personagens animados em vídeos.

Desenvolver um modelo personalizado de análise de imagens é uma tarefa difícil que exige experiência e recursos, podendo levar até meses para ser concluída. Além disso, ela costuma exigir milhares ou dezenas de milhares de imagens rotuladas manualmente para que o modelo tenha dados suficientes para tomar decisões precisas. A geração desses dados pode demorar meses, sendo necessárias grandes equipes de rotuladores capazes de preparar esses dados para serem usados no machine learning.

Com Amazon Rekognition Custom Labels, nós cuidamos desse trabalho pesado por você. O Rekognition Custom Labels usa os recursos atuais do Rekognition, que já estão treinados com base em dezenas de milhões de imagens de várias categorias. Em vez de buscar milhares de imagens, você só precisa selecionar um grupo pequeno de imagens de treinamento (normalmente algumas centenas de imagens ou menos) específicas para o seu caso de uso e fazer o upload delas no nosso console. Se as imagens já estiverem rotuladas, bastam alguns cliques para o Rekognition iniciar o treinamento. Se não, é possível rotulá-las diretamente na interface do Rekognition ou usar o Amazon SageMaker Ground Truth para rotulá-las por você. Depois que o Rekognition iniciar o treinamento com base em um conjunto de imagens, ele pode gerar um modelo personalizado de análise de imagens em poucas horas. Para isso, o Rekognition Custom Labels carrega e inspeciona automaticamente os dados de treinamento, seleciona os algoritmos corretos de machine learning, treina um modelo e apresenta as métricas de performance do modelo. Esse modelo personalizado pode ser usado por meio da Rekognition Custom Labels API e ser integrado aos seus aplicativos.

Casos de uso

Medição precisa da visibilidade da marca

Agências de marketing precisam de um relatório preciso sobre a visibilidade da marca de clientes em várias mídias. Normalmente, isso é feito monitorando manualmente o uso de logotipos e produtos de clientes em imagens de mídias sociais, transmissões e vídeos esportivos. Com o Amazon Rekognition Custom Labels, as agências podem criar um modelo personalizado treinado especificamente para detectar logotipos e produtos de clientes. Em vez de tentar assumir a tarefa meticulosa de monitorar mídias sociais e tradicionais manualmente, elas podem processar imagens e quadros de vídeos usando o modelo personalizado e chegar ao número de impressões.

Descubra conteúdos para transmissão

Produtores de conteúdo geralmente precisam pesquisar milhares de imagens e vídeos para encontrar conteúdos relevantes que podem ser usados na produção. Por exemplo, uma emissora esportiva precisa encontrar informações de destaque sobre jogos, times e jogadores para suas afiliadas, uma coleta que pode levar horas se for feita manualmente em arquivos. Os modelos personalizados podem ser treinados para identificar times e jogadores pela camisa e número ou coletar informações comuns como número de gols marcados, pênaltis e faltas. Assim, é possível desenvolver rapidamente uma lista relevante de imagens e clipes que correspondem ao tema do vídeo.

Melhore a eficiência operacional

Empresas de agricultura precisam classificar a qualidade dos produtos antes de embalá-los. Por exemplo, um produtor de tomate pode classificar manualmente e embalar os tomates de acordo com seis categorias de nível de maturação, de verde a vermelho, para garantir a maior tempo de prateleira. Em vez de examinar manualmente cada tomate, o produtor pode treinar um modelo personalizado para classificá-los de acordo com os critérios de maturação. Ao integrar o modelo com os sistemas de produção, os tomates são classificados automaticamente e embalados seguindo esses critérios.

Principais recursos

Simplifique a rotulagem de dados

O console do Rekognition Custom Labels conta com uma interface visual que torna a rotulagem de dados rápida e simples. A interface permite aplicar um rótulo a toda a imagem ou identificar e rotular objetos específicos em imagens por meio de divisórias que podem ser criadas usando uma interface simples de clicar e arrastar.

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Alternativamente, caso seu conjunto de dados seja muito grande, é possível usar o Amazon SageMaker Ground Truth para rotular as imagens em grandes escalas e de maneira eficiente.

Machine learning automatizado

Não é necessário ter experiência com machine learning para criar um modelo personalizado. O Rekognition Custom Labels inclui recursos de AutoML que cuidam do machine learning para você. Depois de receber as imagens de treinamento, o Rekognition Custom Labels carrega e inspeciona automaticamente os dados, seleciona os algoritmos corretos de machine learning, treina um modelo e apresenta as métricas de performance do modelo.

Feedback, inferência e avaliação simplificada do modelo

Avalie a performance do modelo personalizado usando seu conjunto-teste. Para cada imagem do conjunto-teste, você verá uma comparação lado a lado da predição do modelo e do rótulo atribuído. Também é possível analisar métricas detalhadas de performance, como métricas de precisão/revocação, f-score e taxas de confiança. Você pode começar a usar seu modelo imediatamente para analisar imagens ou iterar e retreinar novas versões com mais imagens para melhorar a performance. Depois de começar a usar o modelo, monitore suas predições, corrija erros e use os dados de feedback para retreinar novas versões do modelo e melhorar a performance.

Histórias de sucesso de clientes

Criação de conteúdo para transmissão
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"No cenário atual da mídia, o volume de conteúdo não estruturado que as organizações gerenciam está crescendo exponencialmente. Usando ferramentas tradicionais, os usuários podem ter dificuldade em pesquisar entre os milhares de ativos de mídia para localizar um elemento específico que estão procurando. Ao usar o novo recurso do Amazon Rekognition, Custom Labels, podemos gerar automaticamente tags de metadados personalizadas para casos de uso específicos de nossos negócios e fornecer facetas pesquisáveis para nossas equipes de criação de conteúdo. Isso melhora significativamente a velocidade na qual podemos procurar conteúdo e, o mais importante, nos permite marcar automaticamente elementos que antes exigiam esforços manuais. Essas ferramentas permitem que nossas equipes de produção aproveitem esses dados diretamente e fornecem produtos aprimorados aos nossos clientes em todas as nossas plataformas de mídia."

Brad Boim, diretor sênior, Pós-produção e gerenciamento de ativos, NFL Media

Salto de performance no marketing
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Com o Amazon Rekognition Custom Labels, os profissionais de marketing estarão equipados com recursos avançados no Agile Creative Studio,o que permite que eles criem e treinem em minutos um grande volume de produtos específicos (rótulos personalizados) que são importantes nos anúncios,. Graças à integração do VidMob com o Amazon Rekognition, os clientes conseguiam identificar objetos comuns. Mas, com o novo recurso de rótulos personalizados, nossa plataforma será ainda mais segmentada para cada negócio. Com um aumento de 150% na performance criativa e uma redução de 30% no tempo de *análise humana*, os profissionais ampliarão sua capacidade de medir a performance criativa usando o Agile Creative Studio do VidMob”

Alex Collmer, diretor executivo, VidMob

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