Amazon Rekognition Custom Labels 中的准则和配额

以下几个部分介绍了使用 Amazon Rekognition Custom Labels 时的准则和配额。

支持的区域

有关提供了 Amazon Rekognition Custom Labels 的 AWS 区域的列表，请参阅 Amazon Web Services 一般参考中的 AWS 区域和端点。

配额

以下是 Amazon Rekognition Custom Labels 中的限制列表。有关可更改的限制的信息，请参阅 AWS 服务限制。要更改限制，请参阅创建案例。

训练

• 支持的文件格式为 PNG 和 JPEG 图像格式。

• 一个模型版本中的最大训练数据集数为 1。

• 数据集清单文件的最大大小为 1 GB。

• 每个物体、场景和概念（分类）数据集的最小唯一标签数为 2。

• 每个物体位置（检测）数据集的最小唯一标签数为 1。

• 每个清单的最大唯一标签数为 250。

• 每个标签的最小图像数为 1。

• 每个物体位置（检测）数据集的最大图像数为 250,000。

  亚太地区（孟买）和欧洲地区（伦敦）AWS 区域的最大图像数为 28,000。

• 每个物体、场景和概念（分类）数据集的最大图像数为 500,000。默认值为 250,000。要请求提高限制，请参阅创建案例。

  亚太地区（孟买）和欧洲地区（伦敦）AWS 区域的最大图像数为 28,000。您不能请求提高限制。

• 每张图像的最大标签数为 50。

• 一张图像中的最小边界框数为 0。

• 一张图像中的最大边界框数为 50。

• Amazon S3 存储桶中图像文件的最小图像尺寸为 64 像素 x 64 像素。

• Amazon S3 存储桶中图像文件的最大图像尺寸为 4096 像素 x 4096 像素。

• Amazon S3 存储桶中图像的最大文件大小为 15 MB。

• 图像的最大宽高比为 20:1。

测试

• 一个模型版本中的最大测试数据集数为 1。

• 数据集清单文件的最大大小为 1 GB。

• 每个物体、场景和概念（分类）数据集的最小唯一标签数为 2。

• 每个物体位置（检测）数据集的最小唯一标签数为 1。

• 每个数据集的最大唯一标签数为 250。

• 每个标签的最小图像数为 0。

• 每个标签的最大图像数为 1000。

• 每个物体位置（检测）数据集的最大图像数为 250,000。

  亚太地区（孟买）和欧洲地区（伦敦）AWS 区域的最大图像数为 7,000。

• 每个物体、场景和概念（分类）数据集的最大图像数为 500,000。默认值为 250,000。要请求提高限制，请参阅创建案例。

  亚太地区（孟买）和欧洲地区（伦敦）AWS 区域的最大图像数为 7,000。您不能请求提高限制。

• 每个清单中每张图像的最小标签数为 0。

• 每个清单中每张图像的最大标签数为 50。

• 每个清单中每张图像中的最小边界框数为 0。

• 每个清单中每张图像中的最大边界框数为 50。

• Amazon S3 存储桶中图像文件的最小图像尺寸为 64 像素 x 64 像素。

• Amazon S3 存储桶中图像文件的最大图像尺寸为 4096 像素 x 4096 像素。

• Amazon S3 存储桶中图像的最大文件大小为 15 MB。

• 支持的文件格式为 PNG 和 JPEG 图像格式。

• 图像的最大宽高比为 20:1。

检测

• 以原始字节形式传递的图像的最大大小为 4 MB。

• Amazon S3 存储桶中图像的最大文件大小为 15 MB。

• 输入图像文件（存储在 Amazon S3 存储桶中或以图像字节的形式提供）的最小图像尺寸为 64 像素 x 64 像素。

• 输入图像文件（存储在 Amazon S3 存储桶中或以图像字节的形式提供）的最大图像尺寸为 4096 像素 x 4096 像素。

• 支持的文件格式为 PNG 和 JPEG 图像格式。

• 图像的最大宽高比为 20:1。

模型复制

• 可为一个项目附加的项目策略的最大数量为 5。

• 一个目标中的最大并发复制作业数量为 5。