bookmark_borderbookmark
Sử dụng bộ sưu tập để sắp xếp ngăn nắp các trang
Lưu và phân loại nội dung dựa trên lựa chọn ưu tiên của bạn.
plat_iosplat_android
Nhờ API theo dõi và phát hiện đối tượng trên thiết bị của Bộ công cụ học máy, bạn có thể bản địa hoá
và theo dõi các đối tượng nổi bật nhất trong một hình ảnh hoặc camera trực tiếp theo thời gian thực
nguồn cấp dữ liệu. Bạn cũng có thể tuỳ ý phân loại các đối tượng được phát hiện thành một trong số
các danh mục chung.
Tính năng phát hiện và theo dõi đối tượng bằng phương pháp phân loại tương đối rất hữu ích cho việc xây dựng
trải nghiệm tìm kiếm bằng hình ảnh trực tiếp. Vì tính năng phát hiện và theo dõi đối tượng diễn ra
một cách nhanh chóng và hoàn toàn trên thiết bị, nó hoạt động tốt như giao diện người dùng của
kênh tìm kiếm trực quan. Sau khi phát hiện và lọc đối tượng, bạn có thể truyền các đối tượng đó
sang một phần phụ trợ đám mây, chẳng hạn như Cloud Vision Product Search,
hoặc mô hình tuỳ chỉnh, chẳng hạn như mô hình bạn đã đào tạo bằng
AutoML Vision Edge.
Phát hiện vật thể và biết vị trí của chúng trong hình ảnh. Theo dõi đối tượng trên
hình ảnh.
Mẫu trên thiết bị được tối ưu hoá
Mô hình phát hiện và theo dõi đối tượng được tối ưu hoá cho thiết bị di động
và dành để sử dụng trong các ứng dụng theo thời gian thực, thậm chí trên các phân khúc máy tính
thiết bị.
Phát hiện đối tượng nổi bật
Tự động xác định đối tượng nổi bật nhất trong hình ảnh.
Phân loại tương đối
Phân loại các đối tượng thành các danh mục mở rộng mà bạn có thể dùng để lọc ra
các đối tượng bạn không quan tâm. Các danh mục sau được hỗ trợ:
hàng gia dụng, hàng thời trang, thực phẩm, cây cối, địa điểm và không rõ nguồn gốc.
Kết quả mẫu
Theo dõi đối tượng nổi bật nhất trên các hình ảnh
Mã theo dõi
0
Giới hạn
(95, 45), (496, 45), (496, 240), (95, 240)
Danh mục
ĐỊA ĐIỂM
Độ tin cậy của kết quả phân loại
0,9296875
Mã theo dõi
0
Giới hạn
(84, 46), (478, 46), (478, 247), (84, 247)
Danh mục
ĐỊA ĐIỂM
Độ tin cậy của hoạt động phân loại
0,8710938
Mã theo dõi
0
Giới hạn
(53, 45), (519, 45), (519, 240), (53, 240)
Danh mục
ĐỊA ĐIỂM
Độ tin cậy của hoạt động phân loại
0,8828125
Ảnh: Christian Ferrer [CC BY-SA 4.0]
Nhiều đối tượng trong một hình ảnh tĩnh
Đối tượng 0
Giới hạn
(1, 97), (332, 97), (332, 332), (1, 332)
Danh mục
FASHION_GOOD
Độ tin cậy của hoạt động phân loại
0,95703125
Đối tượng 1
Giới hạn
(186, 80), (337, 80), (337, 226), (186, 226)
Danh mục
FASHION_GOOD
Độ tin cậy của hoạt động phân loại
0,84375
Đối tượng 2
Giới hạn
(296, 80), (472, 80), (472, 388), (296, 388)
Danh mục
FASHION_GOOD
Độ tin cậy của kết quả phân loại
0,94921875
Đối tượng 3
Giới hạn
(439, 83), (615, 83), (615, 306), (439, 306)
Danh mục
FASHION_GOOD
Độ tin cậy của hoạt động phân loại
0,9375
Thông tin này có hữu ích không cho bạn không?
Đề xuất cho bạn
Thông tin về nội dung đề xuất này
Nội dung đề xuất này giúp bạn tìm được nội dung cần tìm. Nội dung này có thể dựa trên trang mà bạn đang xem và trang mà bạn đã lưu trong tài khoản hoạt động trên web và ứng dụng.
ML Kit for Firebase provided ready-to-use ML solutions for app developers. New apps should use the standalone ML Kit library for on-device ML and Firebase ML for cloud-based ML.
ML Kit for Firebase provided ready-to-use ML solutions for app developers. New apps should use the standalone ML Kit library for on-device ML and Firebase ML for cloud-based ML.
[[["Dễ hiểu","easyToUnderstand","thumb-up"],["Giúp tôi giải quyết được vấn đề","solvedMyProblem","thumb-up"],["Khác","otherUp","thumb-up"]],[["Thiếu thông tin tôi cần","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Quá phức tạp/quá nhiều bước","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Đã lỗi thời","outOfDate","thumb-down"],["Vấn đề về bản dịch","translationIssue","thumb-down"],["Vấn đề về mẫu/mã","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Khác","otherDown","thumb-down"]],["Cập nhật lần gần đây nhất: 2025-02-28 UTC."],[],[]]