AWS DeepLens 引進全新鳥類分類專案範本

我們很高興地宣布 AWS DeepLens 推出全新的鳥類分類專案範本，可分類 200 種鳥類。

此專案從 AWS DeepLens 相機拍攝的靜態鳥類照片產生鳥類的五大預測。 此模型使用 ResNet-18 神經網路架構，並使用 CUB-200 資料集進行訓練，以識別 200 種不同的鳥類物種。若要進一步了解，請瀏覽 AWS DeepLens 文件。 要深入探討其他方法，了解如何透過修改 Amazon SageMaker 的內建物件偵測演算法利用 AWS DeepLens 分類鳥類，以實作「鳥類分類」，請閱讀此部落格。 

透過以下提供的範例專案開始使用 AWS DeepLens 非常簡單，這些專案涵蓋一些最熱門的電腦視覺使用案例。包括物件偵測、藝術風格移轉、臉部偵測、熱狗或非熱狗、貓和狗辨識、動作辨識、頭部姿勢偵測，以及新的鳥類分類。每個專案範本都包括預設的機器學習模型，以及觸發模型執行的 AWS Lambda 函數。

隨著您的技能和創意的成形，您可以使用 Amazon SageMaker 在雲端建立自訂深度學習模型。查看開發人員社群透過 AWS DeepLens 建立的專案集合，獲得靈感啟發。