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目标检测和跟踪
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借助 ML Kit 的设备上对象检测和跟踪 API,您可以实时定位和跟踪图像或实时摄像头馈送中最突出的对象。您还可以选择将检测到的对象分类为几个常规类别之一。
粗分类的对象检测和跟踪对于构建实时视觉搜索体验很有用。因为对象检测和跟踪在设备上快速而完整地发生,所以它可以很好地作为更长的视觉搜索管道的前端。检测和过滤对象后,您可以将它们传递到云后端,例如Cloud Vision Product Search或自定义模型,例如您使用AutoML Vision Edge训练的模型。
iOS安卓
关键能力
快速目标检测和跟踪 | 检测对象并获取它们在图像中的位置。跨图像跟踪对象。 |
优化的设备端模型 | 对象检测和跟踪模型针对移动设备进行了优化,旨在用于实时应用程序,即使在低端设备上也是如此。 |
突出物体检测 | 自动确定图像中最突出的对象。 |
粗分类 | 将对象分类为广泛的类别,您可以使用这些类别过滤掉您不感兴趣的对象。支持以下类别:家居用品、时尚商品、食品、植物、地点和未知。 |
示例结果
跨图像跟踪最突出的对象
 | 跟踪号码 | 0 | 界限 | (95, 45), (496, 45), (496, 240), (95, 240) | 类别 | 地方 | 分类置信度 | 0.9296875 |
|
 | 跟踪号码 | 0 | 界限 | (84, 46), (478, 46), (478, 247), (84, 247) | 类别 | 地方 | 分类置信度 | 0.8710938 |
|
 | 跟踪号码 | 0 | 界限 | (53, 45), (519, 45), (519, 240), (53, 240) | 类别 | 地方 | 分类置信度 | 0.8828125 |
|
照片:克里斯蒂安·费雷尔 [CC BY-SA 4.0]
静态图像中的多个对象

对象 0 |
---|
界限 | (1, 97), (332, 97), (332, 332), (1, 332) |
类别 | FASHION_GOOD |
分类置信度 | 0.95703125 |
对象 1 |
---|
界限 | (186, 80), (337, 80), (337, 226), (186, 226) |
类别 | FASHION_GOOD |
分类置信度 | 0.84375 |
对象 2 |
---|
界限 | (296, 80), (472, 80), (472, 388), (296, 388) |
类别 | FASHION_GOOD |
分类置信度 | 0.94921875 |
对象 3 |
---|
界限 | (439, 83), (615, 83), (615, 306), (439, 306) |
类别 | FASHION_GOOD |
分类置信度 | 0.9375 |
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Last updated 2023-01-18 UTC.
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