Étape 4 : Analyser une image avec votre modèle

Vous analysez une image en appelant leDetectCustomLabelsAPI. Au cours de cette étape, vous utilisez ledetect-custom-labels AWS Command Line Interface(AWS CLI) pour analyser un exemple d'image. Vous obtenez leAWS CLIcommande depuis la console Amazon Rekognition Custom Labels. La console configureAWS CLIcommande pour utiliser votre modèle. Il vous suffit de fournir une image stockée dans un compartiment Amazon S3. Cette rubrique fournit une image que vous pouvez utiliser pour chaque exemple de projet.

Note

La console fournit également des exemples de code Python.

La sortie dedetect-custom-labelsinclut une liste des étiquettes présentes dans l'image, des cadres de délimitation (si le modèle trouve des emplacements d'objets) et indique le niveau de confiance du modèle dans la précision des prévisions.

Pour plus d'informations, veuillez consulter Analyse d’une image avec un modèle entraîné.

Pour analyser une image (console)

1. Si ce n'est pas déjà fait, configurezAWS CLI. Pour des instructions, consultez Étape 4 : Configurer AWS CLI et les kits AWS SDK.

2. Si ce n'est pas déjà fait, commencez à exécuter votre modèle. Pour plus d'informations, veuillez consulter Étape 3 : Démarrez votre modèle.

3. Choisissez leModèle d'utilisationonglet puis choisissezCode d'API.

   

4. ChoisissezCommande de l'interface de ligne de commande AWS.

5. Dans leAnalyser l'imagesection, copiez leAWS CLIcommande qui appelledetect-custom-labels.

   

6. Chargez un exemple d'image dans un compartiment Amazon S3. Pour des instructions, consultez Obtenir un exemple d'image.

7. À l'invite de commande, entrezAWS CLIcommande que vous avez copiée à l'étape précédente. Cela doit ressembler à l'exemple suivant.

   La valeur de--project-version-arndoit être le nom de ressource Amazon (ARN) de votre modèle. La valeur de--regiondevrait être leAWSRégion dans laquelle vous avez créé le modèle.

   ChangerMY_BUCKETetPATH_TO_MY_IMAGEau compartiment Amazon S3 et à l'image que vous avez utilisés à l'étape précédente.

   Si vous utilisez lecustom-labels-accessprofil pour obtenir des informations d'identification, ajoutez le--profile custom-labels-accessparamètre.

   aws rekognition detect-custom-labels \
     --project-version-arn "model_arn" \
     --image '{"S3Object": {"Bucket": "MY_BUCKET","Name": "PATH_TO_MY_IMAGE"}}' \
     --region us-east-1 \
     --profile custom-labels-access

   Si le modèle trouve des objets, des scènes et des concepts, la sortie JSON duAWS CLILa commande doit ressembler à la suivante.Nameest le nom de l'étiquette au niveau de l'image trouvée par le modèle.Confidence(0-100) est la confiance du modèle dans l'exactitude de la prédiction.

   {
       "CustomLabels": [
           {
               "Name": "living_space",
               "Confidence": 83.41299819946289
           }
       ]
   }

   Si le modèle trouve l'emplacement d'un objet ou trouve une marque, des cadres de délimitation étiquetés sont renvoyés.BoundingBoxcontient l'emplacement d'une boîte qui entoure l'objet.Nameest l'objet que le modèle a trouvé dans le cadre de sélection.Confidenceest la certitude du modèle quant au fait que le cadre de sélection contient l'objet.

   {
       "CustomLabels": [
           {
               "Name": "textract",
               "Confidence": 87.7729721069336,
               "Geometry": {
                   "BoundingBox": {
                       "Width": 0.198987677693367,
                       "Height": 0.31296101212501526,
                       "Left": 0.07924537360668182,
                       "Top": 0.4037395715713501
                   }
               }
           }
       ]
   }

8. Continuez à utiliser le modèle pour analyser d'autres images. Arrêtez le modèle si vous ne l'utilisez plus. Pour plus d'informations, veuillez consulter Étape 5 : arrêtez votre modèle.

Obtenir un exemple d'image

Vous pouvez utiliser les images suivantes avecDetectCustomLabelsopération. Il y a une image pour chaque projet. Pour utiliser les images, vous les chargez dans un compartiment S3.

Pour utiliser un exemple d'image

1. Cliquez avec le bouton droit sur l'image suivante qui correspond à l'exemple de projet que vous utilisez. Ensuite, choisissezEnregistrer l'imagepour enregistrer l'image sur votre ordinateur. L'option du menu peut être différente selon le navigateur que vous utilisez.

2. Importez l'image dans un compartiment Amazon S3 qui appartient à votreAWScompte et se trouve dans le mêmeAWSrégion dans laquelle vous utilisez les étiquettes personnalisées Amazon Rekognition.

   Pour obtenir des instructions, voirChargement d'objets dans Amazon S3dans leGuide de l'utilisateur d'Amazon Simple Storage Service.

Image classification

Classification multilabel

Détection de marque

Localisation d'objets