オブジェクトの検出とトラッキングplat_iosplat_android
デバイス上のオブジェクトの検出とトラッキングを行う ML Kit の API を使用すると、画像またはライブカメラ フィード内で最も目立つオブジェクトをリアルタイムでローカライズし、追跡できます。検出されたオブジェクトを一般的なカテゴリの 1 つに分類することもできます。
オブジェクトの検出とトラッキングで大まかな分類を使用すると、ライブのビジュアル検索機能をビルドしやすくなります。オブジェクトの検出とトラッキングはデバイス上で迅速かつ完全に行われるため、より長いビジュアル検索パイプラインのフロントエンドとしても機能します。検出してフィルタリングしたオブジェクトは、Cloud Vision Product Search などのクラウド バックエンドや、AutoML Vision Edge でトレーニングしたカスタムモデルに渡すことができます。
iOS
Android
主な機能
| オブジェクトの高速な検出とトラッキング |
オブジェクトを検出し、画像内の位置を取得します。複数の画像でオブジェクトを追跡します。 |
| 最適化されたデバイスモデル |
オブジェクトの検出とトラッキングはモバイルデバイス用に最適化されています。ローエンド デバイスでも、リアルタイム アプリケーションで使用することを前提としています。 |
| 目立つオブジェクトの検出 |
画像内で最も目立つオブジェクトを自動的に判断します。 |
| おおまかな分類 |
オブジェクトを一般的なカテゴリに分類します。これにより、必要のないオブジェクトを除外できます。サポートされているカテゴリは、家庭用品、ファッション グッズ、食品、植物、場所、不明です。 |
実行結果の例
画像間で最も目立つオブジェクトを追跡する
 |
| トラッキング ID |
0 |
| 境界 |
（95, 45）、（496, 45）、（496, 240）、（95, 240） |
| カテゴリ |
PLACE |
| 分類の信頼度 |
0.9296875 |
|
 |
| トラッキング ID |
0 |
| 境界 |
（84, 46）、（478, 46）、（478, 247）、（84, 247） |
| カテゴリ |
PLACE |
| 分類の信頼度 |
0.8710938 |
|
 |
| トラッキング ID |
0 |
| 境界 |
（53, 45）、（519, 45）、（519, 240）、（53, 240） |
| カテゴリ |
PLACE |
| 分類の信頼度 |
0.8828125 |
|
写真: Christian Ferrer [CC BY-SA 4.0]
静止画像内の複数のオブジェクト
| Object 0 |
| 境界 |
（1, 97）、（332, 97）、（332, 332）、（1, 332） |
| カテゴリ |
FASHION_GOOD |
| 分類の信頼度 |
0.95703125 |
| Object 1 |
| 境界 |
（186, 80）、（337, 80）、（337, 226）、（186, 226） |
| カテゴリ |
FASHION_GOOD |
| 分類の信頼度 |
0.84375 |
| Object 2 |
| 境界 |
（296, 80）、（472, 80）、（472, 388）、（296, 388） |
| カテゴリ |
FASHION_GOOD |
| 分類の信頼度 |
0.94921875 |
| Object 3 |
| 境界 |
（439, 83）、（615, 83）、（615, 306）、（439, 306） |
| カテゴリ |
FASHION_GOOD |
| 分類の信頼度 |
0.9375 |
