こちらの aws-ml-jpに移管しました
Amazon SageMaker GroundTruth で画像に対する物体検出用のラベリングジョブと、
Amazon SageMaker JumpStart で SSD MobileNet v1 を用いた Fine-Tune による物体検出モデルの開発と推論を行うコンテンツです。
SageMaker Studioをセットアップ(12. 「Open Studio」をクリックし、…までを実行)の上、SageMaker Studio にこのリポジトリをcloneした上、./takenoko_to_kinoko.ipynb を開いてください。
学習には ml.g4dn.xlarge という GPU インスタンスの使用を推奨しています。アカウントの初期状態だと使用できないので、リンクの
AWS サポートセンターのページを開き、必要に応じてサインインし、[Create case] を選択します。Service Limit increase を選択します。フォームに入力して送信します。
から SageMaker Training Instance の ml.g4dn.xlarge を 1 台使えるように申請してください。