
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.