AutoML Vision Edge
Crea modelli di classificazione delle immagini personalizzati dai tuoi dati di addestramento con AutoML Vision Edge.
Se vuoi riconoscere i contenuti di un'immagine, una soluzione è utilizzare l'API di etichettatura delle immagini on-device o l'API di rilevamento di oggetti on-device di ML Kit. I modelli utilizzati da queste API sono creati per un uso generico e sono addestrati per riconoscere i concetti più comuni nelle foto.
Se hai bisogno di un modello di etichettatura delle immagini o di rilevamento degli oggetti più specializzato, che copra un dominio più ristretto di concetti in modo più dettagliato, ad esempio, un modello per distinguere specie di fiori o tipi di alimenti, puoi utilizzare Firebase ML e AutoML Vision Edge per addestrare un modello con le tue immagini e categorie. L'opzione il modello viene addestrato in Google Cloud e, una volta pronto, viene utilizzato sul dispositivo.
Guida introduttiva all'etichettatura delle immagini Inizia a utilizzare il rilevamento degli oggetti
Funzionalità chiave
| Addestra modelli in base ai tuoi dati |
Addestra automaticamente modelli personalizzati di etichettatura delle immagini e rilevamento degli oggetti per riconoscere le etichette che ti interessano, utilizzando i tuoi dati di addestramento. |
| Hosting del modello integrato |
Ospita i tuoi modelli con Firebase e caricali in fase di esecuzione. Di che ospita il modello su Firebase, puoi assicurarti che gli utenti dispongano della versione senza rilasciare una nuova versione dell'app. Naturalmente, è anche possibile integrare il modello nella propria app, immediatamente disponibili al momento dell'installazione. |
Percorso di implementazione
| Combina i dati di addestramento | Crea un set di dati di esempi per ogni etichetta da utilizzare per il modello riconoscere. | |
| Addestra un nuovo modello | Nella console Google Cloud, importa i dati di addestramento e utilizzali per l'addestramento un nuovo modello. | |
| Utilizza il modello nella tua app | Raggruppa il modello con la tua app o scaricalo da Firebase quando necessario. Poi, utilizza il modello per etichettare le immagini sul dispositivo. |
Prezzi e Limiti
Per addestrare modelli personalizzati con AutoML Vision Edge, devi utilizzare il piano di pagamento per utilizzo (Blaze).
| Set di dati | Fatturazione secondo Tariffe di Cloud Storage |
|---|---|
| Immagini per set di dati | 1.000.000 |
| Ore di addestramento | Nessun limite per modello |
Passaggi successivi
- Scopri come addestrare un modello di etichettatura delle immagini.
- Scopri come addestrare un modello di rilevamento degli oggetti.