AWS Sagemaker Обнаружение нескольких объектов в распознавании / классификации изображений

Question

Кто-нибудь знает, поддерживает ли какой-либо встроенный алгоритм SageMaker обнаружение нескольких объектов при распознавании изображений? Я имею в виду что-то вроде обучения мульти-лейбл изображения и обнаружения / вывода.

Итак, можем ли мы:

а) поезд с использованием изображений с несколькими метками

и / или

b) выводить несколько объектов из изображений (что-то вроде AWS Rekognition, но с пользовательскими метками и обучением / обучением).

Кроме того, я знаю, что документ для алгоритма классификации изображений SageMaker гласит «принимает изображение в качестве входных данных и классифицирует его на один из нескольких выходных категорий».

Любые рекомендации также приветствуются.

Answer 1

Сегодня в Amazon Sagemaker появился новый встроенный алгоритм обнаружения объектов. Основываясь на документации , Amazon SageMaker Object Detection использует алгоритм Single Shot multibox Detector (SSD). Ответ из логического вывода содержит массив, состоящий из прогнозируемой метки класса обнаруженного объекта, ассоциированного показателя достоверности и координат ограничивающего прямоугольника.

Answer 2

ОБНОВЛЕНИЕ: извлечение Алгоритм обнаружения объекта в SageMaker

---

Алгоритм классификации изображений SageMaker берет изображение и возвращает коллекцию классов и вероятностей.
Чтобы классифицировать несколько объектов в изображении, вам необходимо предварительно обработать изображение, чтобы обнаружить объектов, в результате чего получилось несколько меньших изображений с одним объектом на изображение, которое вы предоставите в качестве входных данных для изображения алгоритм классификации .

Обычно обнаружение объекта является более простой задачей, чем идентификация / классификация объекта .