ऑटोएमएल विजन एज
AutoML Vision Edge के साथ अपने स्वयं के प्रशिक्षण डेटा से कस्टम छवि वर्गीकरण मॉडल बनाएँ।
यदि आप किसी छवि की सामग्री को पहचानना चाहते हैं, तो एक विकल्प एमएल किट की ऑन-डिवाइस इमेज लेबलिंग एपीआई या ऑन-डिवाइस ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई का उपयोग करना है । इन एपीआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल सामान्य प्रयोजन के उपयोग के लिए बनाए गए हैं, और तस्वीरों में सबसे अधिक पाई जाने वाली अवधारणाओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित हैं।
यदि आपको अधिक विशिष्ट छवि लेबलिंग या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल की आवश्यकता है, जिसमें अवधारणाओं के एक संकीर्ण डोमेन को अधिक विस्तार से शामिल किया गया है—उदाहरण के लिए, फूलों की प्रजातियों या भोजन के प्रकारों के बीच अंतर करने के लिए एक मॉडल—तो आप प्रशिक्षित करने के लिए फायरबेस एमएल और ऑटोएमएल विजन एज का उपयोग कर सकते हैं। आपकी अपनी छवियों और श्रेणियों वाला एक मॉडल। कस्टम मॉडल को Google क्लाउड में प्रशिक्षित किया जाता है, और एक बार मॉडल तैयार हो जाने के बाद, यह डिवाइस पर पूरी तरह से उपयोग किया जाता है।
इमेज लेबलिंग के साथ आरंभ करें ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के साथ आरंभ करें
प्रमुख क्षमताएं
| अपने डेटा के आधार पर ट्रेन मॉडल | अपने प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके उन लेबलों को पहचानने के लिए स्वचालित रूप से कस्टम इमेज लेबलिंग और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करें जिनकी आप परवाह करते हैं। |
| बिल्ट-इन मॉडल होस्टिंग | अपने मॉडलों को फायरबेस के साथ होस्ट करें, और उन्हें रन टाइम पर लोड करें। मॉडल को Firebase पर होस्ट करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उपयोगकर्ताओं के पास नया ऐप संस्करण जारी किए बिना नवीनतम मॉडल हो। और, ज़ाहिर है, आप मॉडल को अपने ऐप के साथ बंडल भी कर सकते हैं, इसलिए यह तुरंत इंस्टॉल पर उपलब्ध है। |
कार्यान्वयन पथ
| प्रशिक्षण डेटा इकट्ठा करें | प्रत्येक लेबल के उदाहरणों का डेटासेट एक साथ रखें, जिसे आप अपने मॉडल द्वारा पहचानना चाहते हैं। | |
| एक नया मॉडल प्रशिक्षित करें | Google क्लाउड कंसोल में, अपना प्रशिक्षण डेटा आयात करें और एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग करें। | |
| अपने ऐप में मॉडल का प्रयोग करें | अपने ऐप के साथ मॉडल को बंडल करें या ज़रूरत पड़ने पर इसे Firebase से डाउनलोड करें। फिर, डिवाइस पर छवियों को लेबल करने के लिए मॉडल का उपयोग करें। |
मूल्य निर्धारण और सीमाएं
AutoML Vision Edge के साथ कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको पे-एज-यू-गो (ब्लेज़) योजना पर होना चाहिए।
| डेटासेट | क्लाउड स्टोरेज दरों के अनुसार बिल किया गया |
|---|---|
| प्रति डेटासेट छवियां | 1,000,000 |
| प्रशिक्षण के घंटे | कोई प्रति-मॉडल सीमा नहीं |
अगले कदम
- इमेज लेबलिंग मॉडल को प्रशिक्षित करना सीखें।
- ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को प्रशिक्षित करना सीखें।