Borde de visión de AutoML
Cree modelos de clasificación de imágenes personalizados a partir de sus propios datos de entrenamiento con AutoML Vision Edge.
Si desea reconocer el contenido de una imagen, una opción es utilizar la API de etiquetado de imágenes en el dispositivo o la API de detección de objetos en el dispositivo del kit de aprendizaje automático. Los modelos utilizados por estas API están diseñados para uso general y están capacitados para reconocer los conceptos más comunes en las fotografías.
Si necesita un modelo de detección de objetos o etiquetado de imágenes más especializado, que cubra un dominio más limitado de conceptos con más detalle (por ejemplo, un modelo para distinguir entre especies de flores o tipos de alimentos), puede usar Firebase ML y AutoML Vision Edge para entrenar. un modelo con tus propias imágenes y categorías. El modelo personalizado se entrena en Google Cloud y, una vez que está listo, se utiliza por completo en el dispositivo.
Comience con el etiquetado de imágenes Comience con la detección de objetos
Capacidades clave
| Entrene modelos basados en sus datos | Entrene automáticamente modelos de detección de objetos y etiquetado de imágenes personalizados para reconocer las etiquetas que le interesan, utilizando sus datos de entrenamiento. |
| Alojamiento de modelos integrado | Aloja tus modelos con Firebase y cárgalos en tiempo de ejecución. Al alojar el modelo en Firebase, puedes asegurarte de que los usuarios tengan el modelo más reciente sin lanzar una nueva versión de la aplicación. Y, por supuesto, también puede combinar el modelo con su aplicación, de modo que esté disponible inmediatamente después de la instalación. |
Ruta de implementación
| Reunir datos de entrenamiento | Reúna un conjunto de datos de ejemplos de cada etiqueta que desee que reconozca su modelo. | |
| Entrenar un nuevo modelo | En la consola de Google Cloud, importa tus datos de entrenamiento y úsalos para entrenar un nuevo modelo. | |
| Usa el modelo en tu aplicación | Agrupa el modelo con tu aplicación o descárgalo de Firebase cuando sea necesario. Luego, use el modelo para etiquetar imágenes en el dispositivo. |
Precios y límites
Para entrenar modelos personalizados con AutoML Vision Edge, debe estar en el plan de pago por uso (Blaze).
| Conjuntos de datos | Facturado según tarifas de Cloud Storage |
|---|---|
| Imágenes por conjunto de datos | 1.000.000 |
| Horas de formación | Sin límite por modelo |
Próximos pasos
- Aprenda a entrenar un modelo de etiquetado de imágenes .
- Aprenda a entrenar un modelo de detección de objetos .