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图片识别是什么

图片识别是什么?

图片识别技术可以自动分析动态视频画面或静态图片的内容,从中提取出有价值的信息,例如识别画面所描述的场景,画面中包含的物体或文字,甚至一些更具体的信息,例如画面中的植物到底是什么品种,画面中人物的表情蕴含了怎样的情绪。

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图片识别有什么用?

图片识别可利用机器学习、深度学习、神经网络等技术分析图像内容,发现图片中蕴含的某些模式或规律,进而判断出图片中所包含的内容。例如:
通过交通摄像头分析整个城市的道路拥挤程度,将实时路况分享给驾驶员,缓解拥堵;
借助计算机算法分析医疗影像画面,快速高效地识别潜在病情,提高医疗效率和质量;
在生产流水线上拍摄并分析产品外观和特征,自动找出残次品,改善生产质量。
图片识别技术的快速发展和实用离不开先进的机器学习能力,而 Amazon SageMaker 通过丰富的功能和强大算力用户提供了快速构建图片识别算法、模型和应用所需的底层 IT 支持。

图片识别有什么用?

图片识别可利用机器学习、深度学习、神经网络等技术分析图像内容,发现图片中蕴含的某些模式或规律,进而判断出图片中所包含的内容。例如:
通过交通摄像头分析整个城市的道路拥挤程度,将实时路况分享给驾驶员,缓解拥堵;
借助计算机算法分析医疗影像画面,快速高效地识别潜在病情,提高医疗效率和质量;
在生产流水线上拍摄并分析产品外观和特征,自动找出残次品,改善生产质量。
图片识别技术的快速发展和实用离不开先进的机器学习能力,而 Amazon SageMaker 通过丰富的功能和强大算力用户提供了快速构建图片识别算法、模型和应用所需的底层 IT 支持。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_全面集成

全面集成

传统 ML 开发是一个复杂、昂贵的迭代过程,而没有适用于整个机器学习工作流程的集成工具使得这一过程更加困难。您需要将工具和工作流程整合到一起,而这非常耗时并且容易出错。Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可为每位开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型的能力。SageMaker 消除了机器学习过程中的每个步骤的繁重工作,让您能够更轻松地开发高质量模型。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_模型构建

模型构建

作为首个适用于机器学习的完全集成式 IDE,Amazon SageMaker Studio 提供了一个基于 Web 的单一视觉界面,您可以在其中执行所有 ML 开发步骤,通过 SageMaker 笔记本加速构建并展开协作。SageMaker 支持各类领先的深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet 等。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_模型训练

模型训练

SageMaker Experiments 可帮助您组织和跟踪机器学习模型的迭代。您还可以借助 SageMaker Debugger 在训练期间自动捕获实时指标,使训练过程更加透明,从而帮助提高模型精度。SageMaker 提供托管的 Spot 训练,帮助降低多达 90% 的训练成本。

亚马逊云科技 Amazon SageMaker 优势_模型部署

模型部署

只须单击一下,Amazon SageMaker 即可轻松将经过训练的模型部署到生产中,从而使您可以开始为实时或批量数据生成预测。您可以跨多个可用区将模型一键部署到自动扩展的 Amazon ML 实例上,实现高冗余。您的应用程序只需要有一个对此终端节点的 API 调用,即可实现低延迟、高吞吐量推理。

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传统 ML 开发是一个复杂、昂贵的迭代过程,而没有适用于整个机器学习工作流程的集成工具使得这一过程更加困难。您需要将工具和工作流程整合到一起,而这非常耗时并且容易出错。Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可为每位开发人员和数据科学家提供快速构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型的能力。SageMaker 消除了机器学习过程中的每个步骤的繁重工作,让您能够更轻松地开发高质量模型。

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作为首个适用于机器学习的完全集成式 IDE,Amazon SageMaker Studio 提供了一个基于 Web 的单一视觉界面,您可以在其中执行所有 ML 开发步骤,通过 SageMaker 笔记本加速构建并展开协作。SageMaker 支持各类领先的深度学习框架,如 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet 等。

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模型训练

SageMaker Experiments 可帮助您组织和跟踪机器学习模型的迭代。您还可以借助 SageMaker Debugger 在训练期间自动捕获实时指标,使训练过程更加透明,从而帮助提高模型精度。SageMaker 提供托管的 Spot 训练,帮助降低多达 90% 的训练成本。

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只须单击一下,Amazon SageMaker 即可轻松将经过训练的模型部署到生产中,从而使您可以开始为实时或批量数据生成预测。您可以跨多个可用区将模型一键部署到自动扩展的 Amazon ML 实例上,实现高冗余。您的应用程序只需要有一个对此终端节点的 API 调用,即可实现低延迟、高吞吐量推理。

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本文重点介绍了在 Amazon SageMaker 中如何基于 MXNet 使用自己的数据来微调一个预训练的图像分类模型并且达到较高的准确率来构建一个车型号分类器。车辆检测及型号识别广泛应用于物业,交通等的管理场景中,借此将能以较高效率对车型,数量信息等进行采集,在不同场景中可以辅助不同的业务开展,如商场停车位的规划,路况规划,或者公安系统追踪肇事车辆等等。

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使用 Amazon SageMaker 运行基于 TensorFlow 的中文命名实体识别

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