AWS Rekognition APIを使って画像振り分けしてみた
こんにちは！Tamaです！ 今回は「Amazon Rekognition」のAPI検証と称して、S3にアップロードしたことをトリガーにLambdaからRekognitionを用いて画像を顔認識し対象のファルダに自動で振り分けるシステムを開発してみました。 システムの動作としては以下になります！ ①S3の所定のフォルダにアップロード ②Lambda functionが起動 ③予め保存しておいた人物①のサンプル画像とアップロードした画像に写っている人物を比較 ④閾値より高い類似度の場合人物①のフォルダに移動、閾値以下の場合その他のフォルダに移動 準備 aws-cliのバージョンが古いとRekognitionを始めPollyなどAmazon AIをコマンドラインから利用できないためバージョンアップを行うと同時に、Lambdaからcliを使用する際に必要なモジュールをインストールします。 私は最新
Amazon Rekognitionを新米エンジニアが触ってみた |システム・アプリ開発 - クロスパワークラウドブログ
本記事でやること AWS CLIからS3に画像をアップロードし、 アップロードした画像で顔の比較を行ってみます。 対象読者 私自身、AWSを全く触ったことが無いのですが 何かしらのAWSを触ってみたい Amazon Rekognitionで何が出来るか知りたい Amazon Rekognitionをサクッと触ってみたい といった方々のお役に立てればと思います。 Amazon Rekognitionについて 機械学習の専門知識を持っていなくても、APIに画像や動画を渡すだけで、画像分析や動画分析が行えるサービスです。 Amazon Rekognition にはAmazon Rekognition Image とAmazon Rekognition Videoの２つのAPI セットがあります。 本記事では、画像分析を行えるAmazon Rekognition Imageを取り扱っていきます。
Awesome-APIs - 世界中に存在する「API」へのリンクをまとめたキュレーションリスト | ソフトアンテナ
いまや世界中にWeb経由で利用できる「API (アプリケーションプログラムインターフェイス)」が無数に存在しています。オープンソース化されていたり、あるいは制限つきならば無料で利用できるものもあり、自分のプログラムなどから自由に利用することが出来るようになっています。 本日紹介する「Awesome-APIs」はこのAPIを分類整理したリスト集。数え切れないほどのAPIがカテゴリごとに分類されてまとめられています。 例えば、"広告"や"分析"などといったなじみ深いものから、"AR"、"Big Data"、"Machine Learning"のような最新流行のものまで多数の興味深いカテゴリが含まれています。 単にAPIを発見したい場合に使えるだけではなく、競合サービスを比較しつつ利用可能なAPIを探したい場合にも役に立つリストだと思います。 開発者、あるいはパワーユーザーの方にとってブックマー
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Language Studio provides you with an easy-to-use experience to build and create custom ML models for text processing using your own data such as classification, entity extraction, conversational and question answering models. It also provides you with a platform to tryout several prebuilt NLP features and see what they return in a visual manner. Some of these features include keyphrase extraction,
.TensorFlow From CSV to API · Erik Erwitt
This tutorial illustrates one way to train a feed forward neural network based on a CSV file using TensorFlow. After training a model we’ll setup a small REST API to serve requests to predict Iris species based on their sepal length, sepal width, petal length and petal width. The REST API and work flow is meant to be as legible as possible to illustrate how to use these features. I’ve avoided adva
Netguru Presents: Picguard - Visual Content Processing in Rails
Nowadays, visual content is a major part of most websites. This means that every time we, at Netguru, build a Rails application for our client, we have to think about how to make visual content both awesome and safe. Every picture uploaded to the server should be appropriate to the idea behind the application. We’ve recently found out about Google Cloud Vision API and thought that this might be ju
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Click on the microphone icon and begin speaking for as long as you like.
Machine Intelligence at Google Scale: Vision/Speech API, TensorFlow and Cloud Machine Learning
The biggest challenge of Deep Learning technology is the scalability. As long as using single GPU server, you have to wait for hours or days to get the result of your work. This doesn't scale for production service, so you need a Distributed Training on the cloud eventually. Google has been building infrastructure for training the large scale neural network on the cloud for years, and now started
Speech API - 音声認識 | Google Cloud Platform
Try Gemini 1.5 models, our newest multimodal models in Vertex AI, and see what you can build with a 1M token context window Convert audio into text transcriptions and integrate speech recognition into applications with easy-to-use APIs. Get up to 60 minutes for transcribing and analyzing audio free per month.* New customers also get up to $300 in free credits to try Speech-to-Text and other Google
[TF]TensorflowのAPIについて - Qiita
Constant Value Tensors zeros numpyのzerosみたいなもの TensorのデータタイプとShapeを指定する import tensorflow as tf x = tf.zeros([1], dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print(x.eval()) [ 0.] import tensorflow as tf x = tf.zeros([10], dtype=tf.float32) with tf.Session() as sess: print(x.eval()) [ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
![[TF]TensorflowのAPIについて - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/2f56a41ed436e03eca658c370d325b35acfcfeca/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZoPTMzNiZ0eHQ9JTVCVEYlNURUZW5zb3JmbG93JUUzJTgxJUFFQVBJJUUzJTgxJUFCJUUzJTgxJUE0JUUzJTgxJTg0JUUzJTgxJUE2JnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9NTYmdHh0LWNsaXA9ZWxsaXBzaXMmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1jYTNiNDdkYTQxYTlhZjc4YjlmMmNhZjQ5ZTQ1OTM4MA%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwc3VwZXJzYWlha3VqaW4mdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTNhYWU4OGExODAwZGJlZjhjNzJjZDEzY2NiMDk5NjE2%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D66be560701a0c627b230daa9ebb47c69)
API Reference (Bing, Version 2)
Explore Azure Get to know Azure Discover secure, future-ready cloud solutions—on-premises, hybrid, multicloud, or at the edge Global infrastructure Learn about sustainable, trusted cloud infrastructure with more regions than any other provider Cloud economics Build your business case for the cloud with key financial and technical guidance from Azure Customer enablement Plan a clear path forward fo
Review: Vimeo API Update Provides Robust Access to Service's Ecosystem | ProgrammableWeb
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API リファレンス - Amazon Rekognition
API Reference - Amazon Rekognition
Migrate fulfillment from API V1 to API V2 | Dialogflow
Vision API Demo
Google Cloud Vision API Wrapper
GitHub - tflearn/tflearn: Deep learning library featuring a higher-level API for TensorFlow.
Vision AI: 画像および Visual AI のツール
GitHub - tensorflow/skflow: Simplified interface for TensorFlow (mimicking Scikit Learn) for Deep Learning
