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Quotas dans Amazon Lookout for Vision
Les tableaux suivants décrivent les quotas actuels au sein d'Amazon Lookout for Vision. Pour plus d'informations sur les quotas qui peuvent être modifiés, voirQuotas de service AWS.
Quotas modèles
Les quotas suivants s'appliquent aux tests, à la formation et aux fonctionnalités d'un modèle.
| Ressource | Quota |
|---|---|
| Format de fichier pris en charge | Formats d'image PNG et JPEG |
| Dimension d'image minimale du fichier image dans un compartiment Amazon S3 | 64 pixels x 64 pixels |
| Dimension d'image maximale du fichier image dans un compartiment Amazon S3 | 4 096 pixels X 4 096 pixels est le maximum. Les dimensions plus petites peuvent être téléchargées plus rapidement. |
| Dimensions d'image différentes des fichiers image utilisés dans un projet | Toutes les images du jeu de données doivent avoir les mêmes dimensions |
| Taille de fichier maximale pour une image dans un compartiment Amazon S3 | 8 Mo |
| Absence d'étiquettes | Les images doivent être étiquetées comme normales ou anormales avant l'entraînement. Les images sans étiquette sont ignorées pendant l'entraînement. |
| Nombre minimum d'images étiquetées normales dans le jeu de données d'entraînement | 10 pour un projet comportant des ensembles de données d'entraînement et de test distincts. 20 pour un projet comportant un seul jeu de données. |
| Nombre minimum d'images étiquetées comme étant anormales dans un jeu de données d'entraînement | 0 pour un projet avec des ensembles de données d'entraînement et de test distincts. 10 pour un projet avec un seul jeu de données. |
| Nombre maximum d'images dans le jeu de données d'entraînement à la classification | 16,000 |
| Nombre maximum d'images dans un jeu de données de test de classification | 4 000 |
| Nombre minimum d'images étiquetées normales dans le jeu de données de test | 10 |
| Nombre minimum d'images étiquetées comme étant anormales dans l'ensemble de données de test | 10 |
| Nombre maximum d'images dans un jeu de données d'entraînement à la localisation des anomalies | 8000 |
| Nombre maximum d'images dans un jeu de données de test de localisation d'anomalies | 800 |
| Nombre maximum d'images dans le jeu de données de détection des essais | 2 000 |
| Taille maximale du fichier manifeste du jeu de données | 1 Go |
| Nombre maximal de jeux de données d'entraînement dans un modèle | 1 |
| Durée d'entraînement maximale | 24 heures |
| Durée maximale des tests | 24 heures |
| Nombre maximum d'étiquettes d'anomalies dans un projet | 100 |
| Nombre maximum d'étiquettes d'anomalies sur une image de masque | 20 |
| Nombre minimum d'images pour une étiquette d'anomalie. Pour être comptabilisée, l'image ne doit contenir qu'un seul type d'étiquette d'anomalie. | 20 pour un projet d'ensemble de données unique. 10 pour chaque jeu de données d'un projet comportant des ensembles de données d'apprentissage et de test distincts. |
