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AutoML 비전 에지

AutoML Vision Edge를 사용하여 자체 학습 데이터에서 커스텀 이미지 분류 모델을 생성합니다.

당신은 이미지의 내용을 인식 할 경우, 하나의 옵션은 ML 키트의 사용하는 온 - 디바이스 이미지 라벨 API 또는 온 - 디바이스 물체 감지 API를 . 이러한 API에서 사용하는 모델은 범용 용도로 제작되었으며 사진에서 가장 일반적으로 발견되는 개념을 인식하도록 훈련되었습니다.

보다 전문화된 이미지 레이블 지정 또는 객체 감지 모델이 필요한 경우, 예를 들어 꽃의 종 또는 음식 유형을 구별하는 모델과 같이 보다 좁은 개념 영역을 더 자세히 다루는 경우 Firebase ML 및 AutoML Vision Edge를 사용하여 학습할 수 있습니다. 자신의 이미지와 카테고리가 있는 모델입니다. 커스텀 모델은 GCP에서 학습되며 모델이 준비되면 기기에서 완전히 사용됩니다.

이미지 표시 시작하기 물체 감지 시작하기

주요 기능

데이터를 기반으로 모델 학습

훈련 데이터를 사용하여 관심 있는 레이블을 인식하도록 사용자 지정 이미지 레이블 지정 및 객체 감지 모델을 자동으로 훈련합니다.

내장 모델 호스팅

Firebase로 모델을 호스팅하고 런타임에 로드하세요. Firebase에서 모델을 호스팅하면 새 앱 버전을 출시하지 않고도 사용자가 최신 모델을 사용하도록 할 수 있습니다.

물론 모델을 앱과 함께 번들로 제공할 수도 있으므로 설치 즉시 사용할 수 있습니다.

구현 경로

훈련 데이터 수집 모델이 인식하기를 원하는 각 레이블의 예제 데이터 세트를 함께 만드십시오.
새 모델 학습 Google Cloud Console에서 학습 데이터를 가져와 새 모델을 학습시키는 데 사용합니다.
앱에서 모델 사용 모델을 앱과 번들로 묶거나 필요할 때 Firebase에서 다운로드하세요. 그런 다음 모델을 사용하여 장치의 이미지에 레이블을 지정합니다.

가격 및 제한

AutoML Vision Edge로 커스텀 모델을 학습시키려면 종량제(Blaze) 요금제를 사용해야 합니다.

데이터세트 에 따라 청구 클라우드 스토리지 속도
데이터세트당 이미지 1,000,000
교육 시간 모델별 제한 없음

다음 단계