发布 Amazon Rekognition 自定义标签

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今天，Amazon Web Services (AWS) 宣布推出 Amazon Rekognition 自定义标签。借助 Amazon Rekognition 的这项新功能，客户可以建立自己的基于专业机器学习 (ML) 的图像分析能力，在其特定的用例中鉴别独特的对象和场景。例如，客户无需任何ML专长，在使用 Amazon Rekognition 来识别图像中的机器部件时，可以用少量添加了标签的图像集进行训练，即可鉴别出“涡轮增压器”和“变矩器”。客户不再需要从头开始训练模型，这意味着无需专业的机器学习知识以及数以百万计的高质量带标签图像，只需使用 Amazon Rekognition 自定义标签功能即可快速满足其独特的图像分析需求。

为了帮助大家更好地了解 Amazon Rekognition 自定义标签，我们将演示一个有关如何使用此新功能的例子。

某汽修厂使用 Amazon Rekognition 标签检测（对象和场景）功能来分析其库存中的机器部件并进行排序。对于所有这些图像，Amazon Rekognition 成功返回了“机器部件”。

借助 Amazon Rekognition 自定义标签，客户现在可以训练自己的自定义模型，从而识别特定的机器部件，例如涡轮增压器、变矩器等。在开始使用时，对于需要识别的每个特定机器部件，客户仅采集了 10 个样本图像。

客户可以通过服务控制台上传并标记这些图像。

在此阶段无需任何机器学习专业知识。系统将引导客户完成控制台中的每个步骤。

数据集准备妥当并完全标记后，客户只需一次点击即可让 Amazon Rekognition 自定义标签开始生效。Amazon Rekognition 会自动为每个用例选择最有效的机器学习方法。

训练完成后，客户可以通过可视化显示来查看各个模型的表现，并获取有关任何进一步优化模型的建议。

在我们的示例中，该汽修厂现在开始可以借助完全托管、轻松易用、专为大规模图像处理构建的 API 进行图像分析，按名称鉴别特定的机器部件并实现库存管理的自动化。

Amazon Rekognition 对象和场景检测功能只能返回“机器部件”，而使用 Amazon Rekognition 自定义标签功能，仅需少量带标签图像进行训练即可返回“涡轮增压器”、“变矩器”和“曲轴”。

下面我们来看 NFL 和 Vidmob 等客户是如何评价 Amazon 自定义标签功能的。

• NFL Media 隶属于美国职业橄榄球大联盟，它管理着一个呈指数倍增长的视频和图片库，使用传统方法来搜索球队标志、边桩或泡沫手指将极为困难。NFL 赛后制作和资产管理高级总监 Brad Boim 说，Amazon Rekognition 自定义标签让一切变得更加轻松。

“通过使用 Amazon Rekognition 新推出的自定义标签功能，我们能够自动生成满足我们业务场景的定制的元数据标签，为内容创作团队提供可搜索的元素。这极大地提高了搜索内容的速度。更重要的是，它让我们能够自动化地标记以前需要手动操作的元素。借助这些工具，我们的制作团队能够直接利用数据，为我们各大媒体平台的客户提供增强的产品。”

• VidMob 是一个营销创意平台，它通过单个综合性的平台将开创性的创意分析与一流的创意制作整合起来，提供满足各种品牌创意需求的端到端技术解决方案，极大地改变了市场营销的效果。VidMob 首席执行官 Alex Collmer 说：

“随着 Amazon Rekognition 自定义标签功能的推出，营销机构将能够借助我们 Agile Creative Studio 的先进能力，在几分钟内大规模构建和训练他们在其广告中关心的特定产品（自定义标签）。过去，借助 VidMob 与 Amazon Rekognition 的集成，客户已经可以识别常见的对象，而现在，自定义标签这一新功能让我们的平台具有更好的针对性，满足各种企业的需要。此功能将创意效率提高了 150%，同时将人工分析时间减少了 30%，进一步扩展了客户使用 VidMob 的 Agile Creative Studio 衡量其创造力的能力。”

现在，AWS 客户能够使用合理少量的带标签图像集，轻松训练高质量的自定义视觉模型。客户不需要具备任何 ML 经验，只需几行代码即可访问 Amazon Rekognition 方便易用、完全托管的自定义标签 API，它能够在一小时内处理存储在 Amazon S3 中的上万张图像。

Amazon Rekognition 自定义标签功能将于 2019 年 12 月 3 日全面开放。请单击此处以在此服务开放时收到通知。要了解更多信息，请访问 https://thinkwithwp.com/rekognition/custom-labels-features/。

关于作者

Anushri Mainthia 是 Amazon Rekognition 团队的一名高级产品经理、Amazon Rekognition 自定义标签产品负责人。在工作之外，Anushri 热爱烹饪、探索西雅图风光以及与侄儿聊天。