AutoML Vision Edge
AutoML Vision Edge ile kendi eğitim verilerinizden özel görüntü sınıflandırma modelleri oluşturun.
Bir görüntünün içeriklerini tanımak istiyorsanız ML Kit'in özelliklerinden biri de cihaz üzerinde görüntü etiketleme API'si veya cihaz üzerinde nesne algılama API'si kullanabilirsiniz. Bu API'ler tarafından kullanılan modeller, genel amaçlı kullanım için oluşturulmuştur ve eğitilir. fotoğraflarda en sık bulunan kavramları öğrenin.
Daha dar bir alanı kapsayan daha özel bir görüntü etiketleme veya nesne algılama modeline ihtiyacınız varsa daha ayrıntılı bir şekilde ele alacağız (örneğin, iki ve üç arasındaki çiçek türleri veya yiyecek türleri (Firebase ML ve AutoML kullanabilirsiniz) Vision Edge'i kullanarak bir modeli kendi resimleriniz ve kategorilerinizle eğitin. Özel Model Google Cloud'da eğitilir ve hazır olduğunda tamamen kullanılır. cihaz üzerinde.
Temel özellikler
| Modelleri verilerinize dayalı olarak eğitin |
Özel görüntü etiketleme ve nesne algılama modellerini eğitim verilerinizi kullanarak sizin için önemli olan etiketleri tanımanızı sağlar. |
| Yerleşik model barındırma |
Modellerinizi Firebase'de barındırın ve çalışma zamanında yükleyin. Ölçüt modeli Firebase'de barındırıyorsanız, kullanıcıların en güncel bilgilere sahip olduğundan modeliniz vardır. Tabii ki modeli uygulamanızla paket haline de getirebilirsiniz. Böylece anında kullanılabilir hale gelir. |
Uygulama yolu
| Eğitim verilerini derleme | Modelinizin bilmesini istediğiniz her etiketin örneklerinden oluşan bir veri kümesi oluşturun tanıyalım. | |
| Yeni model eğit | Google Cloud Console'da eğitim verilerinizi içe aktarın ve eğitmek için kullanın benimsetme sürecidir. | |
| Modeli uygulamanızda kullanma | Aşağıdaki durumlarda modeli uygulamanızla paket halinde alın veya Firebase'den indirin: gerekir. Ardından, modeli kullanarak cihazdaki resimleri etiketleyin. |
Fiyatlandırma ve Sınırlar
AutoML Vision Edge ile özel modeller eğitmek için kullandıkça ödeme yöntemini kullanmanız gerekir. (Blaze) planı.
| Veri kümeleri | tarihine göre faturalandırılmıştır Cloud Storage ücretleri |
|---|---|
| Veri kümesi başına görüntü sayısı | 1.000.000 |
| Eğitim saatleri | Model başına sınır yok |
Sonraki adımlar
- Bir görüntü etiketleme modelini nasıl eğiteceğinizi öğrenin.
- Nesne algılama modelini nasıl eğiteceğinizi öğrenin.