画像のラベル付けplat_iosplat_android

ML Kit の画像ラベル付けの API を使用すると、オンデバイス API またはクラウドベースの API を使用して、追加のコンテキストメタデータを提供することなく、画像内のエンティティを認識できます。

画像ラベル付けは、画像に関する詳しい分析情報を提供します。API を使用すると、認識されたエンティティ（人、もの、場所、アクティビティなど）の一覧が表示されます。検出されたラベルには、ML モデルの関連性に対する信頼度を表すスコアが付いています。この情報を使用して、メタデータの自動生成やコンテンツ管理などのタスクを実行できます。

iOS Android

オンデバイス API とクラウド API の比較

	オンデバイス	クラウド
料金	無料	毎月最初の 1,000 回の使用は無料です。詳しくは料金をご覧ください。
ラベルの適用範囲	写真で最も一般的なコンセプトを網羅する 400 以上のラベル。以下をご覧ください。	多くのカテゴリで 10,000 以上のラベル。以下をご覧ください。 Cloud Vision API のデモで、提供した画像でラベルがどのように検出されるかをご覧ください。
ナレッジグラフエンティティ ID のサポート

オンデバイス

クラウド

料金

無料

毎月最初の 1,000 回の使用は無料です。詳しくは料金をご覧ください。

ラベルの適用範囲

写真で最も一般的なコンセプトを網羅する 400 以上のラベル。以下をご覧ください。

多くのカテゴリで 10,000 以上のラベル。以下をご覧ください。

Cloud Vision API のデモで、提供した画像でラベルがどのように検出されるかをご覧ください。

ナレッジグラフエンティティ ID のサポート

オンデバイスラベルの例

デバイスベースの API では、次のように 400 以上のラベルがサポートされます。

カテゴリ	ラベルの例
人物	`Crowd` `Selfie` `Smile`
アクティビティ	`Dancing` `Eating` `Surfing`
もの	`Car` `Piano` `Receipt`
動物	`Bird` `Cat` `Dog`
植物	`Flower` `Fruit` `Vegetable`
場所	`Beach` `Lake` `Mountain`

クラウドラベルの例

クラウドベースの API は、次のように 10,000 を超えるラベルがサポートされています。

カテゴリ	ラベルの例	カテゴリ	ラベルの例
アート、エンターテインメント	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	天体	`Comet` `Galaxy` `Star`
ビジネス、産業	`Restaurant` `Factory` `Airline`	色	`Red` `Green` `Blue`
デザイン	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	飲みもの	`Coffee` `Tea` `Milk`
イベント	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	架空のキャラクター	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
食べもの	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	日用品、ガーデニング	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
アクティビティ	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	用具	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
メディア	`Newsprint` `Document` `Sign`	移動モード	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
職業	`Actor` `Florist` `Police`	有機体	`Plant` `Animal` `Fungus`
組織	`Government` `Club` `College`	場所	`Airport` `Mountain` `Tent`
テクノロジー	`Robot` `Computer` `Solar panel`	もの	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

Google ナレッジグラフエンティティ ID

ML Kit は、テキストの説明のほかに、ラベルの Google ナレッジグラフエンティティ ID を返します。この ID は、ラベルで表されるエンティティを一意に識別する文字列で、Knowledge Graph Search API で使用される ID と同じです。この文字列を使用して、テキスト説明のフォーマットとは関係なく、複数の言語でエンティティを識別できます。

実行結果の例

写真: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0