根据我的要求，我有多个包含多个水瓶的图像。通过使用AWS Rekognition，我想根据颜色或其他标准对水瓶进行分组。
我尝试了AWS Rekognition的对象和场景检测，但是结果并不理想。我想要分组以及基于分组我想要找到计数，后来我必须决定计数是增加还是减少。
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Amazon Rekognition可能不是这项工作的最佳工具。
识别可以提供物体检测。对于它检测到的每个对象，它都可以提供一个边界框，以标识该对象在图片中的位置。
因此，从理论上讲，您可以在图片上执行对象检测，在图片中搜索对象并计算有多少标签被标记为水瓶。但是，它将不提供有关水瓶颜色的信息。
您的任务听起来像应该在样本图片上进行独立训练的东西，因此机器学习模型知道如何检测要寻找的所需功能（颜色和其他标准）。这可以通过使用Amazon SageMaker来完成。它的使用比Amazon Rekognition更复杂，但可以针对您描述的特定工作进行培训。
您的需求使我想起了在AWS re：Invent会议上的一次演讲，其中Amazon.com零售需要对库存货架上存储的项目进行计数，以识别丢失的项目。虽然计数项目对人类来说可能很简单，但实际上涉及到计算机视觉有点复杂。我强烈建议您观看本次会议。
请参阅：AWS re:Invent 2016: Transforming Industrial Processes with Deep Learning (MAC301) - YouTube