AutoML Vision Edge
يمكنك إنشاء نماذج تصنيف صور مخصّصة من بيانات التدريب الخاصة بك باستخدام AutoML Vision Edge.
إذا أردت التعرّف على محتوى صورة، يمكنك استخدام حزمة تعلّم الآلة واجهة برمجة التطبيقات لتصنيف الصور على الجهاز فقط أو واجهة برمجة التطبيقات لرصد العناصر على الجهاز تم تصميم النماذج التي تستخدمها واجهات برمجة التطبيقات هذه للاستخدام للأغراض العامة، ويتم تدريبها للتعرف على أكثر المفاهيم شيوعًا في الصور.
إذا كنت بحاجة إلى نموذج أكثر تخصصًا لتصنيف الصور أو اكتشاف الكائنات، يغطي نطاقًا أضيق من المفاهيم بمزيد من التفصيل — على سبيل المثال، نموذج للتمييز بين أنواع الزهور أو أنواع الطعام: يمكنك استخدام Firebase ML وAutoML Vision Edge لتدريب نموذج باستخدام صورك وفئاتك الخاصة. مخصّص تم تدريب النموذج في Google Cloud، وعندما يصبح النموذج جاهزًا، يُستخدَم بالكامل على الجهاز.
الإمكانات الرئيسية
| تدريب النماذج استنادًا إلى بياناتك |
تدريب التصنيف المخصّص للصور ونماذج رصد الكائنات تلقائيًا على والتعرف على التسميات التي تهمك، باستخدام بيانات التدريب الخاصة بك. |
| استضافة النموذج المدمَجة |
يمكنك استضافة نماذجك باستخدام Firebase وتحميلها في وقت التشغيل. من التي تستضيف النموذج على Firebase، يمكنك التأكد من حصول المستخدمين على أحدث بدون إطلاق إصدار جديد من التطبيق. وبالطبع، يمكنك أيضًا دمج النموذج مع التطبيق، متاحة فور التثبيت. |
مسار التنفيذ
| تجميع بيانات التدريب | قم بتجميع مجموعة بيانات لأمثلة لكل تسمية تريد أن يقوم النموذج بها التعرف عليها. | |
| تدريب نموذج جديد | في وحدة تحكُّم "Google Cloud"، يمكنك استيراد بيانات التدريب واستخدامها للتدرّب. نموذج جديد. | |
| استخدام النموذج المتوفّر في تطبيقك | يمكنك تجميع النموذج مع تطبيقك أو تنزيله من Firebase عند اللازمة. وبعد ذلك، استخدِم النموذج لتسمية الصور على الجهاز. |
التسعير الحدود
لتدريب نماذج مخصّصة باستخدام AutoML Vision Edge، يجب أن تكون مشتركًا في نظام الدفع حسب الاستخدام. (لمع الحماس).
| مجموعات البيانات | تمت الفوترة وفقًا لـ أسعار Cloud Storage |
|---|---|
| الصور لكل مجموعة بيانات | 1,000,000 |
| ساعات التدريب | ليس هناك حد أقصى لكل نموذج |
الخطوات التالية
- تعرّف على كيفية تدريب نموذج تصنيف الصور.
- تعرَّف على كيفية تدريب نموذج لرصد الأجسام.