物體檢測和追蹤

透過 ML Kit 的裝置上物件偵測和追蹤 API，您可以即時定位和追蹤影像或即時攝影機來源中最突出的物件。您也可以選擇將偵測到的物件分類為幾個常規類別之一。

具有粗分類的物件偵測和追蹤對於建立即時視覺搜尋體驗非常有用。由於物件檢測和追蹤在設備上快速且完整地進行，因此它可以很好地用作較長視覺搜尋管道的前端。偵測和篩選物件後，您可以將它們傳遞到雲端後端（例如Cloud Vision Product Search ）或自訂模型（例如使用AutoML Vision Edge訓練的模型）。

安卓系統

關鍵能力

快速物體檢測和追蹤偵測物體並取得它們在影像中的位置。跨影像追蹤對象。
優化的設備模型物件檢測和追蹤模型針對行動裝置進行了最佳化，旨在用於即時應用程序，甚至在低端設備上也是如此。
突出物體偵測自動確定影像中最突出的物件。
粗分類將物件分為廣泛的類別，您可以使用這些類別來過濾掉您不感興趣的物件。支援以下類別：家居用品、時尚商品、食品、植物、地點和未知。

結果範例

追蹤影像中最突出的對象

追蹤號碼0
界線(95, 45), (496, 45), (496, 240), (95, 240)
類別地方
分類置信度0.9296875
追蹤號碼0
界線(84, 46), (478, 46), (478, 247), (84, 247)
類別地方
分類置信度0.8710938
追蹤號碼0
界線(53, 45), (519, 45), (519, 240), (53, 240)
類別地方
分類置信度0.8828125

照片：克里斯蒂安費雷爾 [CC BY-SA 4.0]

靜態影像中的多個對象

對象0
界線(1, 97), (332, 97), (332, 332), (1, 332)
類別時尚_好
分類置信度0.95703125
對象1
界線(186, 80), (337, 80), (337, 226), (186, 226)
類別時尚_好
分類置信度0.84375
對象2
界線(296, 80), (472, 80), (472, 388), (296, 388)
類別時尚_好
分類置信度0.94921875
對象3
界線(439, 83), (615, 83), (615, 306), (439, 306)
類別時尚_好
分類置信度0.9375