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Amazon Lookout for Vision
Las siguientes tablas describen las cuotas actuales en Amazon Lookout for Vision. Para obtener información acerca de las cuotas que se pueden cambiar, consulte AWS Service Quotas.
Cuotas modelo
Las siguientes cuotas se aplican a las pruebas, la formación y la funcionalidad de un modelo.
Recurso | Cuota |
---|---|
Formato de archivo compatible | Formatos de imagen PNG y JPEG |
Dimensión mínima de imagen del archivo de imagen en un bucket S3 de Amazon | 64 píxeles x 64 píxeles |
Dimensión máxima de imagen del archivo de imagen en un bucket S3 de Amazon | 4096 píxeles X 4096 píxeles es el máximo. Las dimensiones más pequeñas permiten cargar más rápido. |
Diferentes dimensiones de imagen de los archivos de imagen utilizados en un proyecto | Todas las imágenes del conjunto de datos deben tener las mismas dimensiones |
Tamaño máximo de archivo de imagen en un bucket S3 de Amazon | 8 MB |
Falta de etiquetas | Las imágenes deben etiquetarse como normales o anómalas antes del entrenamiento. Las imágenes sin etiquetas se ignoran durante el entrenamiento. |
Número mínimo de imágenes etiquetadas como normales en el conjunto de datos de entrenamiento | 10 para un proyecto con conjuntos de datos de formación y prueba independientes. 20 para un proyecto con un solo conjunto de datos. |
Número mínimo de imágenes etiquetadas como normales en el conjunto de datos de formación | 0 para un proyecto con conjuntos de datos de formación y prueba independientes. 10 para un proyecto con un solo conjunto de datos. |
Número máximo de imágenes en el conjunto de datos de formación de clasificación | 16.000 |
Número máximo de imágenes en un conjunto de datos de pruebas de clasificación | 4.000 |
Número mínimo de imágenes etiquetadas como normales en el conjunto de datos de prueba | 10 |
Número mínimo de imágenes etiquetadas como anomalías en el conjunto de datos de prueba | 10 |
Número máximo de imágenes en un conjunto de datos de formación para la localización de anomalías | 8000 |
Número máximo de imágenes en un conjunto de datos de pruebas para la localización de anomalías | 800 |
Número máximo de imágenes en el conjunto de datos de detección de pruebas | 2,000 |
Tamaño máximo del archivo de manifiesto del conjunto de datos | 1 GB |
Número máximo de conjuntos de datos de formación en un modelo | 1 |
Tiempo máximo de formación | 24 horas |
Tiempo máximo de prueba | 24 horas |
Número máximo de etiquetas de anomalías en un proyecto | 100 |
Número máximo de etiquetas de anomalías en una imagen de máscara | 20 |
Número mínimo de imágenes para una etiqueta de anomalía. Para contar, la imagen debe contener solo un tipo de etiqueta de anomalía. | 20 para un único proyecto de conjunto de datos. 10 para cada conjunto de datos de un proyecto con conjuntos de datos de formación y prueba independientes. |