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使用 AWS CLI和管理适配器 SDKs
Rekognition 可让您使用利用预先训练的计算机视觉模型的多种功能。使用这些模型,您可以执行标签检测和内容审核等任务。您也可以使用适配器自定义这些特定型号。
你可以利用 Rekognition 的项目创建和项目管理APIs(比如CreateProject和 CreateProjectVersion)来创建和训练适配器。以下页面介绍如何使用 AWS 控制台、您选择 AWS SDK的或,使用这些API操作来创建、训练和管理适配器 AWS CLI。
训练适配器后,可以在使用支持的功能运行推理时使用它。当前,使用内容审核功能时支持适配器。
使用训练适配器时, AWS SDK必须以清单文件的形式提供真实情况标签(图像注释)。或者,您可以使用 Rekognition 控制器创建和训练适配器。
注意
无法复制适配器。只能复制 Rekognition 自定义标签项目版本。
适配器状态
自定义审核适配器(项目版本)可能处于以下状态之一:
TRAINING_IN_ PROGRESS-适配器正在根据您作为培训文档提供的文件进行训练。
TRAINING_ COMPLETED-适配器已成功完成训练,可以随时查看其性能了。
TRAINING_ FAILED-适配器由于某种原因未能完成训练,请查看输出清单文件和输出清单摘要,了解有关故障原因的信息。
DELETING-正在删除适配器。
DEPRECATED-适配器已在旧版本的内容审核基础模型上进行了训练。它处于宽限期,将在新的基本模型版本发布后的 60 到 90 天内过期。在宽限期内,您仍然可以使用适配器通过DetectModerationLabels或StartMediaAnalysisJobAPI操作进行推理。有关适配器的到期日期,请参阅自定义审核控制台。
EXPIRED-适配器已在旧版本的内容审核基础模型上进行了训练,因此无法再使用该适配器通过 DetectModerationLabels 或 StartMediaAnalysisJob API操作获取自定义结果。如果在推理请求中指定了过期适配器,则该适配器将被忽略,而是从最新版本的自定义审核基础模型返回响应。