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Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションに新た6つのカテゴリが追加

Last updated at Posted at 2020-12-11

はじめに

この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営する Amazon AI by ナレコム Advent Calendar 2020 の 12日目にあたる記事になります。
今回は、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションに追加された新しい6つのカテゴリについてご説明いたします。

Amazon Rekognition のコンテンツモデレーション

Amazon Rekognition にはコンテンツモデレーションという機能があります。
コンテンツモデレーションでは、深層学習に基づき、不適切、迷惑、または不快な画像や動画を検出し、検索、削除が行えるようになります。
いままでは、検出できるカテゴリは、「Explicit Nudity (明示的な裸体)」、「Suggestive (暗示的)」、「Violence (暴力)」、「Visually Disturbing (過激な描写)」など、多く存在します。

追加された6つの新しいカテゴリ

今回のアップデートにより、以下の6つのカテゴリが追加されました。

  • 「Drug (ドラッグ)」
  • 「Tobacco (タバコ)」
  • 「Alcohol (酒)」
  • 「Gambling (ギャンブル)」
  • 「Rude Gestures (無礼なジェスチャー)」
  • 「Hate Symbols (ヘイトシンボル)」

使用例

例えば、企業がユーザーからの苦情を受けて不快または不適切な画像、広告、動画を削除する場合、通常であればサードパーティー製のコンテンツを利用したり、多くの人員を割り当てて人力で行うことが多いかと思います。しかしユーザーからのリクエストすべてを人力でこなすにはかなり多くの労力が必要です。
そこで、Amazon Rekognition のコンテンツモデレーションです。
コンテンツモデレーションを利用することにより、担当者は Amazon Rekognition が算出した結果をレビューするだけで済み、本来従事するべき作業に集中することができます。
またコンテンツモデレーションでは、第一、第二カテゴリが用意されており、担当者の希望に合わせて削除したい対象をより詳細にカスタマイズすることができます。
カテゴリについては公式ドキュメントにまとめられておりますのでそちらをご参照ください。

おわりに

内容が内容だけに試してみるということはできませんでしたが、Amazon Rekognitionの精度については別記事にて検証しておりますので、そちらも参考にしてください。

Amazon Rekognition Custom Labels でアーモンドとピーナッツの判別モデルを作ってみた。

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