モデルのバージョニング

Amazon Rekognition では、深層学習モデルを使用して顔検出を実行し、コレクション内の顔を検索します。顧客フィードバックに基づいてモデルの精度の改善を継続的に行い、ディープラーニング研究を進めています。これらの改善点はモデル更新に反映されて提供されます。たとえば、バージョン 1.0 のモデルの場合は、IndexFaces を使用すると、イメージ内の 15 の大きい顔にインデックスを付けることができます。これ以降のバージョンのモデルでは、IndexFaces を使用し、イメージ内の 100 の大きい顔にインデックスを付けることができます。

新しいコレクションを作成すると、最新バージョンのモデルにこのコレクションが関連付けられます。精度を向上させるには、モデルを定期的に更新してください。

新しいバージョンのモデルがリリースされると、以下の動作が発生します。

各バージョンのモデルは互いに互換性はありません。具体的にいうと、異なるバージョンのモデルを使用した複数のコレクションのイメージにインデックスを付けた場合は、検出された顔が同じであっても顔の識別子は異なります。同じモデルに関連付けられた複数のコレクションのイメージにインデックスを付けた場合、顔の識別子は同じになります。

モデルのアップデートを考慮せずにコレクション管理を行うと、アプリケーションで互換性問題が発生する可能性があります。コレクションオペレーション (CreateCollection など) のレスポンスで返される FaceModelVersion フィールドを使用すると、コレクションで使用しているモデルのバージョンを確認できます。DescribeCollection を呼び出して、既存のコレクションのモデルバージョンを取得できます。詳細については、「コレクションの定義」を参照してください。

コレクション内の既存の顔ベクトルは、それ以降のバージョンのモデルに更新することはできません。Amazon Rekognition はソースイメージのバイトを保存しないため、新しいバージョンのモデルを使用して自動的にイメージを再インデックスすることはできません。

既存のコレクションに保存されている顔に対して最新モデルを使用するには、新しいコレクションを作成し (CreateCollection)、この新しいコレクションのイメージにインデックスを付けます (Indexfaces)。新しいコレクションの顔の識別子は古いコレクションの顔の識別子とは異なるため、アプリケーションによって保存される顔の識別子をすべて更新する必要があります。古いコレクションが不要になった場合は、DeleteCollection を使用して削除できます。

DetectFaces などのステートレスオペレーションは、モデルの最新バージョンを使用します。