Détection d'objets - TensorFlow

L'algorithme Amazon SageMaker AI Object Detection est un TensorFlow algorithme d'apprentissage supervisé qui prend en charge l'apprentissage par transfert avec de nombreux modèles préentraînés issus du TensorFlow Model Garden. Utilisez l'apprentissage par transfert pour affiner l'un des modèles pré-entraînés disponibles sur votre propre jeu de données, même si une grande quantité de données d'image n'est pas disponible. L'algorithme de détection d'objets prend une image en entrée et génère en sortie une liste de zones de délimitation. Les jeux de données d'entraînement doivent être composés d'images au format jpg, .jpeg ou .png. Cette page contient des informations sur les recommandations relatives aux EC2 instances Amazon et des exemples de blocs-notes pour la détection d'objets - TensorFlow.

Rubriques

• Comment utiliser l' TensorFlow algorithme SageMaker AI Object Detection

• Interface d'entrée et de sortie pour l' TensorFlow algorithme de détection d'objets

• Recommandation d' EC2 instance Amazon pour l' TensorFlow algorithme de détection d'objets

• Détection d'objets - TensorFlow exemples de blocs-notes

• Comment TensorFlow fonctionne la détection d'objets

• TensorFlow Modèles

• Détection d'objets - TensorFlow Hyperparamètres

• Régler la détection d'un objet - TensorFlow modèle

Recommandation d' EC2 instance Amazon pour l' TensorFlow algorithme de détection d'objets

L' TensorFlow algorithme Object Detection - prend en charge toutes les instances de GPU pour l'entraînement, notamment :

• ml.p2.xlarge

• ml.p2.16xlarge

• ml.p3.2xlarge

• ml.p3.16xlarge

Nous recommandons d'utiliser les instances de GPU avec davantage de mémoire pour l'entraînement avec de grandes tailles de lot. Les instances de CPU (telles que M5) et de GPU (P2 ou P3) peuvent être utilisées pour l'inférence. Pour obtenir une liste complète des instances de SageMaker formation et d'inférence dans toutes AWS les régions, consultez Amazon SageMaker AI Pricing.

Détection d'objets - TensorFlow exemples de blocs-notes

Pour plus d'informations sur l'utilisation de l' TensorFlow algorithme SageMaker AI Object Detection pour l'apprentissage par transfert sur un ensemble de données personnalisé, consultez le bloc-notes Introduction to SageMaker TensorFlow - Object Detection.

Pour savoir comment créer et accéder à des instances de bloc-notes Jupyter que vous pouvez utiliser pour exécuter l'exemple dans SageMaker AI, consultez. Instances Amazon SageMaker Notebook Après avoir créé une instance de bloc-notes et l'avoir ouverte, sélectionnez l'onglet Exemples d'SageMaker IA pour afficher la liste de tous les exemples d' SageMaker IA. Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet Use (Utiliser), puis Create copy (Créer une copie).