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컬렉션을 사용해 정리하기 내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.

객체 감지 및 추적

ML Kit의 기기별 객체 감지 및 추적 API를 사용하면 이미지 또는 실시간 카메라 피드에서 가장 눈에 띄는 객체를 국한해 실시간으로 추적할 수 있습니다. 필요한 경우 감지된 객체를 일반적인 여러 카테고리 중 하나로 분류할 수도 있습니다.

대략적인 분류가 설정된 객체 감지 및 추적은 실시간 이미지 검색 환경을 만드는 데 유용합니다. 객체 감지 및 추적은 전적으로 기기에서 신속하게 이루어지므로 긴 이미지 검색 파이프라인의 프런트엔드로서도 잘 작동합니다. 객체를 감지하고 필터링한 후 Cloud Vision 제품 검색과 같은 클라우드 백엔드 또는 AutoML Vision Edge를 사용하여 학습시킨 모델과 같은 커스텀 모델로 전달할 수 있습니다.

iOS Android

주요 기능

빠른 객체 감지 및 추적 객체를 감지하고 이미지에서 객체 위치를 확인합니다. 여러 이미지에서 객체를 추적합니다.
최적화된 기기별 모델 객체 감지 및 추적 모델은 휴대기기에 최적화되어 있으며 보급형 기기에서도 실시간 애플리케이션에서 사용하도록 설계되어 있습니다.
뚜렷한 객체 감지 이미지에서 가장 뚜렷한 객체를 자동으로 감지합니다.
대략적인 분류 객체를 광범위한 카테고리로 분류하여 관심 없는 객체를 필터링할 수 있습니다. 가정용품, 의류, 식품, 식물, 장소, 알 수 없음 카테고리가 지원됩니다.

결과 예시

여러 이미지에서 가장 뚜렷한 객체 추적

추적 ID 0
경계 (95, 45), (496, 45), (496, 240), (95, 240)
카테고리 PLACE
분류 신뢰도 0.9296875
추적 ID 0
경계 (84, 46), (478, 46), (478, 247), (84, 247)
카테고리 PLACE
분류 신뢰도 0.8710938
추적 ID 0
경계 (53, 45), (519, 45), (519, 240), (53, 240)
카테고리 PLACE
분류 신뢰도 0.8828125

사진: Christian Ferrer [CC BY-SA 4.0]

정적 이미지의 여러 객체

객체 0
경계 (1, 97), (332, 97), (332, 332), (1, 332)
카테고리 FASHION_GOOD
분류 신뢰도 0.95703125
객체 1
경계 (186, 80), (337, 80), (337, 226), (186, 226)
카테고리 FASHION_GOOD
분류 신뢰도 0.84375
객체 2
경계 (296, 80), (472, 80), (472, 388), (296, 388)
카테고리 FASHION_GOOD
분류 신뢰도 0.94921875
객체 3
경계 (439, 83), (615, 83), (615, 306), (439, 306)
카테고리 FASHION_GOOD
분류 신뢰도 0.9375