Détection d'objets : TensorFlow
Object Detection - TensorFlow Amazon SageMaker AI est un algorithme d’apprentissage supervisé qui prend en charge l’apprentissage par transfert avec de nombreux modèles pré-entraînés provenant de TensorFlow Model Gardenjpg, .jpeg ou .png. Cette page contient des informations sur les recommandations relatives aux instances Amazon EC2 et des exemples de blocs-notes pour Object Detection - TensorFlow.
Rubriques
Recommandation sur l'instance Amazon EC2 pour l'algorithme Object Detection - TensorFlow
L'algorithme Object Detection - TensorFlow prend en charge toutes les instances de GPU pour l'entraînement, y compris :
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ml.p2.xlarge -
ml.p2.16xlarge -
ml.p3.2xlarge -
ml.p3.16xlarge
Nous recommandons d'utiliser les instances de GPU avec davantage de mémoire pour l'entraînement avec de grandes tailles de lot. Les instances de CPU (telles que M5) et de GPU (P2 ou P3) peuvent être utilisées pour l'inférence. Pour obtenir une liste complète des instances de formation et d'inférence de SageMaker dans toutes les régions AWS, consultez la Tarification d'Amazon SageMaker
Bloc-notes d'exemples Object Detection - TensorFlow
Pour plus d’informations sur l’utilisation de l’algorithme Object Detection - TensorFlow SageMaker AI pour l’apprentissage par transfert sur un jeu de données personnalisé, consultez le bloc-notes Introduction to SageMaker TensorFlow - Object Detection
Pour savoir comment créer des instances de blocs-notes Jupyter et y accéder afin de les utiliser pour exécuter l’exemple dans SageMaker AI, consultez Instances de bloc-notes Amazon SageMaker. Après avoir créé et ouvert une instance de bloc-notes, sélectionnez l’onglet Exemples SageMaker AI pour afficher la liste de tous les exemples SageMaker AI. Pour ouvrir un bloc-notes, choisissez son onglet Use (Utiliser), puis Create copy (Créer une copie).