[article] 
inProgrammez ! > Spécial hiver 20/21 (HIver 20/21) . - p. 66-71

Titre :	Entrainer et déployer un modèle en utilisant Tensorflow 2 et Object Detection API avec Amazon SageMaker
Type de document :	texte imprimé
Auteurs :	Othmane Hamzaoui ; Sofian Hamiti
Année de publication :	2021
Article en page(s) :	p. 66-71
Langues :	Français (fre)
Résumé :	Avec la croissance rapide des techniques de détection d'objets, plusieurs librairies, avec des modèles pré-entrainés, ont été développées pour accélérer le développement de modèle Machine Learning. GluonCV, Detectron2 et TensorFlow Object Detection API sont des librairies de vision par ordinateur avec des modèles pré-entrainés. Dans cet article, nous utilisons Amazon SageMaker [1] créer, entraîner et déployer un modèle EfficientDet [2] à l'aide de l'API TensorFlow Object Detection [3]. Ce modèle est construit en utilisant TensorFlow 2 et facilite la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de détection d'objets. De plus, nous utiliserons TensorFlow 2 Detection Model Zoo. Il s’agit d’une collection de modèles de détection pré-entraînés pour accélérer nos efforts.
Permalink :	./index.php?lvl=notice_display&id=103161

[article] Entrainer et déployer un modèle en utilisant Tensorflow 2 et Object Detection API avec Amazon SageMaker [texte imprimé] / Othmane Hamzaoui ; Sofian Hamiti . - 2021 . - p. 66-71.
Langues : Français (fre)
in Programmez ! > Spécial hiver 20/21 (HIver 20/21) . - p. 66-71

Résumé :

Avec la croissance rapide des techniques de détection d'objets, plusieurs librairies, avec des modèles pré-entrainés, ont été développées pour accélérer le développement de modèle Machine Learning. GluonCV, Detectron2 et TensorFlow Object Detection API sont des librairies de vision par ordinateur avec des modèles pré-entrainés. Dans cet article, nous utilisons Amazon SageMaker [1] créer, entraîner et déployer un modèle EfficientDet [2] à l'aide de l'API TensorFlow Object Detection [3]. Ce modèle est construit en utilisant TensorFlow 2 et facilite la création, l'entraînement et le déploiement de modèles de détection d'objets. De plus, nous utiliserons TensorFlow 2 Detection Model Zoo. Il s’agit d’une collection de modèles de détection pré-entraînés pour accélérer nos efforts.

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./index.php?lvl=notice_display&id=103161