Nesne Algılama ve İzleme

ML Kit'in cihaz üzerinde nesne algılama ve izleme API'si ile bir görüntüdeki veya canlı kamera feed'indeki en önemli nesneleri gerçek zamanlı olarak yerelleştirip takip edebilirsiniz. Ayrıca, algılanan nesneleri isteğe bağlı olarak birkaç genel kategoriden birine ayırabilirsiniz.

Kaba sınıflandırmayla nesne algılama ve izleme, canlı görsel arama deneyimleri oluşturmak için yararlıdır. Nesne algılama ve izleme, cihazda hızlı ve eksiksiz bir şekilde gerçekleştiğinden, daha uzun bir görsel arama ardışık düzeninin ön ucunda iyi performans gösterir. Nesneleri tespit edip filtreledikten sonra bunları Cloud Vision Product Search gibi bir bulut arka ucuna veya AutoML Vision Edge'i kullanarak eğittiğiniz özel bir modele aktarabilirsiniz.

iOS Android

Temel özellikler

Hızlı nesne algılama ve izleme Resimde nesneleri algılayıp konumlarını alabilirsiniz. Resimlerdeki nesneleri takip edin.
Optimize edilmiş cihaz üzerinde model Nesne algılama ve izleme modeli, mobil cihazlar için optimize edilmiştir ve düşük teknolojili cihazlarda bile gerçek zamanlı uygulamalarda kullanılmak üzere tasarlanmıştır.
Belirgin nesne algılama Bir görüntüdeki en belirgin nesneyi otomatik olarak belirleyin.
Kaba sınıflandırma Nesneleri, ilgilenmediğiniz nesneleri filtrelemek için kullanabileceğiniz geniş kategorilere ayırın. Şu kategoriler desteklenir: ev eşyaları, moda ürünleri, yiyecek, bitkiler, yerler ve bilinmeyen.

Örnek sonuçlar

Resimlerde en belirgin nesnenin takip edilmesi

İzleme Kimliği 0
Sınırlar (95, 45), (496, 45), (496, 240), (95, 240)
Kategori YERLEŞTİR
Sınıflandırma güveni 0,9296875
İzleme Kimliği 0
Sınırlar (84, 46), (478, 46), (478, 247), (84, 247)
Kategori YERLEŞTİR
Sınıflandırma güveni 0,8710938
İzleme Kimliği 0
Sınırlar (53, 45), (519, 45), (519, 240), (53, 240)
Kategori YERLEŞTİR
Sınıflandırma güveni 0,8828125

Fotoğraf: Christian Ferrer [CC BY-SA 4.0]

Statik resimde birden çok nesne

Nesne 0
Sınırlar (1, 97), (332, 97), (332, 332), (1, 332)
Kategori FASHION_GOOD
Sınıflandırma güveni 0,95703125
Nesne 1
Sınırlar (186, 80), (337, 80), (337, 226), (186, 226)
Kategori FASHION_GOOD
Sınıflandırma güveni 0,84375
Nesne 2
Sınırlar (296, 80), (472, 80), (472, 388), (296, 388)
Kategori FASHION_GOOD
Sınıflandırma güveni 0,94921875
Nesne 3
Sınırlar (439, 83), (615, 83), (615, 306), (439, 306)
Kategori FASHION_GOOD
Sınıflandırma güveni 0,9375