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初学者向け「Amazon Rekognition」（AI画像／動画分析サービス）をPythonで利用するには
「Amazon Web Services」（AWS）活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回は、AWSのAI画像／動画分析サービス「Amazon Rekognition」をPythonで利用します。以下、Amazon Rekognitionに用意されているメソッドを概観し、幾つかの使い方を紹介します。 「Amazon Rekognition」とは AWSには、事前トレーニング済みのAI（人工知能）を手軽に利用できる「AIサービス」が多数用意されており、その内容はコンピュータビジョンから言語、レコメンデーション、予測と多岐にわたります。 今回紹介するAmazon Rekognition（以下、Rekognition）は、深層学習を利用して画像と動画（一部ストリーミングを含む）を分析するAIクラウドサービスです。分析のタイプは「ラベル検出」「顔検出」「顔検索」「人
Amazon Web Services ブログ Amazon Rekognition で AI アプリを作ってみよう みなさんこんにちは。AWS Japan ソリューションアーキテクトの関谷侑希です。 AI/ML の技術が大好きで、現在は交通・物流・旅行・不動産・建設業界のお客様に対し技術支援をしています。 AI/ML 技術の支援をする中で伺う悩みの 1 つにキャッチアップをどうすればよいか、というものがあります。このブログの読者の中には、上司から AI でいい感じにやってくれと言われた、非 AI/ML エンジニアの方もいらっしゃるのではないでしょうか。 もちろん私がお客様対応をするの方々の中にも ML やプログラミングをしたことがないという方はたくさんいらっしゃいます。そしてそういった方々に上申していただくことが ML プロジェクトの第一歩になりえます。しかしお客様自身に「お、自分たちで
Amazon Rekognition Streaming Video Eventsでリアルタイムに人検知を行う - Taste of Tech Topics
この記事は AI/ML on AWS Advent Calendar 2022 12/23、および、アクロクエスト アドベントカレンダー 12/23 の記事です。 qiita.com こんにちは、Acroquest データサイエンスチーム YAMALEX メンバーの駿です。 早いもので2022年もあと一週間と少しになってしまいました。 皆さんは年を越す準備は万端でしょうか？ 私が住む社員寮では慌てて年越しそばを買ったり、餅を買ったり、ぎりぎりになってバタバタしています。 さて、今回は 2022年４月に発表された Amazon Rekognition の Streaming Video Events を使って、リアルタイムの人検知を試してみました。 エッジデバイスには Raspberry Pi を使いました。 検出結果の例 1. はじめに (1) Amazon Rekognition とは
米Amazon.comは6月10日（現地時間）、同社の顔認識技術「Rekognition」の警察による使用を1年間停止すると発表した。 同社は政府に対し、顔認識技術の倫理的使用のための規制を策定するよう提唱しており、この1年の間に議会が適切な規制を策定することを願うとしている。 具体的に言及はしていないが、これは白人警察による暴行で黒人男性が死亡したことを契機として全米に広がっている人種差別抗議運動に配慮したものとみられる。Amazonは1日、公式Twitterアカウントで「我が国での黒人に対する不公正で残酷な仕打ちは止めなければならない」とツイートした。 提供を停止するのは警察に対してのみで、行方不明の子どもを捜査するInternational Center for Missing and Exploited Childrenなどの組織は対象外。 Amazonは2018年から米法執行機関
[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ [詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る このブログは、AWS ブログ「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」における物体検知モデルを作る手順を詳細に説明したものです。 画像に何が写っているのかや、特定の物体が写っているか、どこに写っているのかを知るために機械学習を使うことがよくあります。しかし、機械学習の知識や経験を得ることは簡単ではないため、自分で機械学習モデルを作ることを諦めている方もいらっしゃるかもしれません。 Amazon Rekognition は、機械学習に詳しくない方でも簡単に機械学習を使った画像分析をご利用いただくためのサービスです。Amazon Rekognition に画像を入力すると
![[詳解] Amazon Rekognition Custom Labels で特定の動作を認識する機械学習モデルを作る | Amazon Web Services](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0dd09d793b9a3c0e670a0a21ffceddf4187e40f6/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fd2908q01vomqb2.cloudfront.net%2Fb3f0c7f6bb763af1be91d9e74eabfeb199dc1f1f%2F2020%2F07%2F28%2Fannotation-1260x566.png)
[Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました | DevelopersIO
[Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon Recognition のCustom Labelsでオブジェクト検出のモデルを作成する場合、データセットの準備が必要です。 画像に対するアノテーションは、Custom LabelsのUIでも提供さていますが、今回は、これを、microsoft/VoTTで作成してみました。 microsoft/VoTTは、マイクロソフトによって開発されているアプリケーションで、ローカルでアノテーションの定義が可能なツールです。 Custom Labelsでは、Ground Truth の出力からデータセットが生成できますので、VoTT形式のデータをGr
![[Amazon Rekognition] VoTTで作成したデータをCustom Labelsで利用可能なAmazon SageMaker Ground Truth形式に変換してみました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/630fbde5fe7a3a8a92ff9bc051116b19af13935d/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2019%2F05%2Famazon-rekognition.png)
【初心者向け】「Amazon Rekognition Custom Labels」の音符画像解析で分かる、機械学習とラベリングの基本
「Amazon Web Services」（AWS）AWS活用における便利な小技を簡潔に紹介する連載「AWSチートシート」。今回はAWSの機械学習サービスの一つ「Amazon Rekognition Custom Labels」の概要、ラベリング方法、API実行方法、解析結果を紹介します。 Amazon Rekognition Custom Labelsとは AWSが提供する機械学習サービスの一つで、任意の画像の物体を枠で囲み、枠に名前を付けることで、機械学習を行うサービスです。 物体を枠で囲み、名前を付けるという一連の流れのことを「ラベリング」といいます。複数回ラベリングして機械学習を行うことで、画像が何を意味するのか解析することが可能になります。 解析対象 今回は四分音符を対象にしました。前提としては、ト音記号上の音符で、単音のみを扱います。解析結果の音の名前は「ド」「レ」「ミ」「ファ
【Nyantech ハンズオンシリーズ】機械学習を使って写真に写っている猫を見分けてみよう！ 〜中編：Amazon Rekognition Custom Labels を使った機械学習モデルの作成 ~- builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS
こんにちは、機械学習ソリューションアーキテクトの大渕です。 前回の記事で、スマートフォンに大量に保存されている猫の写真から特定の猫が写っている写真をピックアップしたいときってありますよね ! と力説いたしました。続けて、機械学習を使って画像分類すれば良いじゃないか ! というご提案をし、Amazon SageMaker Ground Truth というサービスを使って、画像のラベリングをする方法をご紹介したのですが、みなさまお楽しみいただけましたでしょうか。(まだの方は、ぜひご覧ください) 中編となる今回は、前回ラベリングした結果を教師データとして、Amazon Rekognition というサービスの Custom Labels という機能を使って、「うちの猫を見分ける機械学習モデル」を作る方法をハンズオン形式でご紹介したいと思います。教師データを作る際にみなさま自身の猫さんの画像を使っ
Amazon SageMaker Ground Truthを利用した動画ラベリングとAmazon Rekognition Custom Labelsへのインポート | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker Ground Truthを利用した動画ラベリングとAmazon Rekognition Custom Labelsへのインポート 「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」にて、行動検知モデル作成手順について紹介致しましたが、本ブログではモデル作成の重要なステップであるAmazon SageMaker Ground Truthを利用した動画のデータラベリングをご紹介します。合わせて、2021年1月時点ではAmazon SageMaker Ground Truthでラベリングした動画データをAmazon Rekognition Custom Labelsのデータセットとしてそのままインポートできません。そのため、ここではインポートするためのマニフェストフ
[Amazon Rekognition] Custom Labelsの検出結果を効率的に評価する | DevelopersIO
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 Amazon Rekognition の Custom Labelsでは、独自のオブジェクトの検出が可能ですが、作成したモデルが、要件を満たしているかどうかを確認する作業があると思います。 この作業は、概ね以下のとおりとなりますが、Confidenceを調整したり、検出結果のサイズを検討したりする場合、3及び4の作業は、やや面倒になってしまいます。 評価画像の撮影 モデルによるオブジェクト検出 評価結果の表示 評価結果の評価 今回は、この3,4の作業を効率化するための仕組みを作成してみました。 最初に、利用している様子です。Webカメラで色々撮影しながら、評価したいタイミングでボタンを押すと、その時点の画像をモデルで評価して可視化します。 また、Confidence及び、オブジェクトのサイズは、コントロールで変更が可能であり、色々を軽易に試
Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出 | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出 従来、人間は動物の動きを観察し、様々な目的のために利用してきました。例えば、生態学において動態観察は重要であり、いつその行動が起こるのか、どれぐらいの頻度か、個体差があるのかを観察しています。しかしながら、このような動態や動きを識別してモニタリングする事は難しく、長い時間を要する場合があります。そこで、このワークフローを自動化するために、大日本住友製薬株式会社のアジャイルチームのメンバーとAWSのソリューションアーキテクトで、 Amazon Rekognition Custom Labelsを利用したソリューションを開発しました。Amazon Rekognition Custom Labelsは、画像内の特定の動きのラベル付け、そのデータを元にし
Amazon Rekognition で顔認証 / Facial Recognition with Amazon Rekognition
Amazon Rekognition を用いた顔認証によるイベント受付ソリューションについて紹介します。AWS Solutions - Auto Check-In App としてテンプレート公開予定です。
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Amazon Rekognition で AI アプリを作ってみよう | Amazon Web Services
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