Utiliser Amazon Augmented AI avec Amazon Rekognition - Amazon SageMaker

Utiliser Amazon Augmented AI avec Amazon Rekognition

Amazon Rekognition facilite l'ajout d'une analyse des images à vos applications. Comme l'opération d'API DetectModerationLabels Amazon Rekognition est directement intégrée à Amazon A2I, vous pouvez créer facilement une boucle humaine pour vérifier des images inappropriées, telles que du contenu explicite destiné aux adultes ou du contenu violent. Vous pouvez utiliser DetectModerationLabels pour configurer une boucle humaine à l'aide d'un ARN de définition de flux. Cela permet à Amazon A2I d'analyser les prédictions faites par Amazon Rekognition et d'envoyer les résultats à un humain pour vérification, de sorte à s’assurer qu’ils remplissent les conditions définies dans votre définition de flux.

L'image suivante illustre le flux intégré Amazon A2I avec Amazon Rekognition. Sur la gauche, les ressources nécessaires à la création d'un flux de vérification humaine Amazon Rekognition sont représentées : un compartiment Amazon S3, des conditions d'activation, un modèle de tâche d’employé et une équipe de travail. Ces ressources sont utilisées pour créer un flux de vérification humaine, ou définition de flux. Une flèche pointe à droite, vers l'étape suivante du flux : utiliser Amazon Rekognition pour configurer une boucle humaine avec le flux de vérification humaine. Une seconde flèche pointe à droite, de cette étape vers l'étape dans laquelle les conditions d'activation spécifiées dans le flux de vérification humaine sont remplies. Cela initie la création d'une boucle humaine. À droite de l'image, la boucle humaine est représentée en trois étapes : 1) l'UI d’employé et les outils sont générés, et la tâche est mise à la disposition des employés, 2) les employés vérifient les données d'entrée, et enfin, 3) les résultats sont enregistrés dans Amazon S3.


            Utiliser Amazon Augmented AI avec Amazon Rekognition

Vous pouvez définir les conditions d'activation suivantes lorsque vous utilisez le type de tâche Amazon Rekognition :

  • Initiation d'une vérification humaine pour les étiquettes identifiées par Amazon Rekognition en fonction de l'indice de confiance de l'étiquette.

  • Envoi aléatoire d'un échantillon d'images à des humaines pour vérification.

Vous pouvez définir ces conditions d'activation à l'aide de la console Amazon SageMaker lorsque vous créez un flux de vérification humaine, ou en créant un objet JSON pour les conditions d'activation de boucle humaine et en le spécifiant comme entrée dans le paramètre HumanLoopActivationConditions de l'opération d'API CreateFlowDefinition. Pour savoir comment spécifier les conditions d'activation au format JSON, veuillez consulter Schéma JSON pour les conditions d'activation de boucle humaine dans Amazon Augmented AI et Utilisation du schéma JSON pour les conditions d'activation de boucle humaine avec Amazon Rekognition.

Note

Lorsque vous utilisez Augmented AI avec Amazon Rekognition, créez des ressources Augmented AI dans la même région AWSque celle utilisée pour appeler DetectModerationLabels.

Mise en route : Intégrer une vérification humaine dans une tâche de modération des images Amazon Rekognition

Pour intégrer une vérification humaine dans une tâche Amazon Rekognition, consultez les rubriques suivantes :

Après avoir créé votre définition de flux, consultez Using Augmented AI with Amazon Rekognition (Utiliser Augmented AI avec Amazon Rekognition) pour savoir comment intégrer votre définition de flux dans votre tâche Amazon Rekognition.

Démonstration de bout en bout sur l’utilisation d’Amazon Rekognition et Amazon A2I

Pour obtenir un exemple de bout en bout sur l’utilisation d’Amazon Rekognition avec Amazon A2I à l'aide de la console, veuillez consulter Didacticiel : Démarrer dans la console Amazon A2I.

Pour savoir comment utiliser l'API Amazon A2I pour créer et démarrer une vérification humaine, vous pouvez utiliser Amazon Augmented AI (Amazon A2I) integration with Amazon Rekognition [Example] dans une instance de bloc-notes SageMaker. Consultez le pour démarrer Utiliser l'instance de bloc-notes SageMaker avec un bloc-notes Jupyter Amazon A2I.

Version préliminaire de la console d’employé A2I Rekognition

Lorsqu'une tâche de vérification leur est affectée dans un flux Amazon Rekognition, les employés peuvent voir une interface utilisateur semblable à celle qui suit :

Vous pouvez personnaliser cette interface dans la console SageMaker lorsque vous créez votre définition de vérification humaine, ou en créant et en utilisant un modèle personnalisé. Pour en savoir plus, consultez Créer et gérer des modèles de tâches d'employé.