1、利用 AWS 实现计算机视觉：从基础到实践

利用 AWS 实现计算机视觉：从基础到实践

1. 计算机视觉与 AWS AI/ML 服务概述

计算机视觉（CV）能够将视觉数据转化为可操作的见解，从而解决众多业务挑战。近年来，随着计算能力的提升和海量数据的获取，CV 变得更加普及。亚马逊网络服务（AWS）在推动 CV 民主化方面发挥了重要作用，它提供了构建、训练和部署 CV 模型的服务。

1.1 技术要求

在开始使用 AWS 进行计算机视觉开发之前，需要满足以下技术要求：
- 访问或注册一个 AWS 账户： 注册链接
- Jupyter Notebook（支持 Windows/macOS）

1.2 理解计算机视觉

计算机视觉的架构和应用涵盖多个方面，主要包括以下流程：

graph LR
    A[数据收集] --> B[数据处理与特征工程]
    B --> C[数据标注]
    C --> D[模型训练]
    D --> E[模型部署与应用]

• 数据处理和特征工程 ：对收集到的原始数据进行清洗、转换和特征提取，以便更好地用于模型训练。
• 数据标注 ：为数据添加标签，使模型能够学习到不同数据的分类和特征。

1.3 利