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객체 감지 및 추적
plat_ios
plat_android
This page describes an old version of the Object Detection and Tracking API, which was part
of ML Kit for Firebase. Development of this API has been moved to the
standalone ML Kit SDK, which you can use with or without Firebase.
Learn more .
See
Object Detection and Tracking
for the latest documentation.
ML Kit의 기기별 객체 감지 및 추적 API를 사용하면 이미지 또는 실시간 카메라 피드에서 가장 뚜렷한 객체를 실시간으로 현지화하고 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 검색 과 같은 클라우드 백엔드 또는 AutoML Vision Edge 를 사용하여 학습시킨 모델과 같은 커스텀 모델로 전달할 수 있습니다.
iOS
Android
Firebase용 ML Kit의 베타 출시 버전입니다. API는 이전 버전과 호환되지 않는 방식으로 변경될 수 있으며 SLA 또는 지원 중단 정책이 적용되지 않습니다.
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
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최종 업데이트: 2023-10-31(UTC)
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