AutoML Vision Edge

AutoML Vision Edge ile kendi eğitim verilerinizden özel görüntü sınıflandırma modelleri oluşturun.

Bir görüntünün içeriğini tanımak istiyorsanız seçeneklerden biri ML Kit'in cihazdaki resim etiketleme API'sini veya cihazdaki nesne algılama API'sini kullanmaktır. Bu API'ler tarafından kullanılan modeller genel amaçlı kullanım için oluşturulmuştur ve fotoğraflarda en sık bulunan kavramları tanıyacak şekilde eğitilmiştir.

Daha dar bir kavram alanını daha ayrıntılı bir şekilde kapsayan daha özel bir görüntü etiketleme veya nesne algılama modeline ihtiyacınız varsa (örneğin, çiçek türlerini veya yiyecek türlerini ayırt etmeye yönelik bir model), eğitim vermek için Firebase ML ve AutoML Vision Edge'i kullanabilirsiniz. kendi resimleriniz ve kategorileriniz olan bir model. Özel model Google Cloud'da eğitilir ve model hazır olduğunda cihazda tamamıyla kullanılır.

Görüntü etiketlemeye başlayın Nesne algılamaya başlayın

Temel yetenekler

Verilerinize göre modelleri eğitin

Eğitim verilerinizi kullanarak, önemsediğiniz etiketleri tanımak için özel görüntü etiketleme ve nesne algılama modellerini otomatik olarak eğitin.

Yerleşik model barındırma

Modellerinizi Firebase'de barındırın ve çalışma zamanında yükleyin. Modeli Firebase'de barındırarak kullanıcıların yeni bir uygulama sürümü yayınlamadan en son modele sahip olmasını sağlayabilirsiniz.

Ve tabii ki modeli uygulamanızla birlikte de paketleyebilirsiniz, böylece kurulum anında kullanıma hazır olur.

Uygulama yolu

Eğitim verilerini bir araya getirin Modelinizin tanımasını istediğiniz her etiketin örneklerinden oluşan bir veri kümesi oluşturun.
Yeni bir model eğitin Google Cloud konsolunda eğitim verilerinizi içe aktarın ve yeni bir modeli eğitmek için kullanın.
Modeli uygulamanızda kullanın Modeli uygulamanızla birlikte paketleyin veya gerektiğinde Firebase'den indirin. Ardından, cihazdaki görüntüleri etiketlemek için modeli kullanın.

Fiyatlandırma ve Limitler

AutoML Vision Edge ile özel modelleri eğitmek için kullandıkça öde (Blaze) planında olmanız gerekir.

Veri kümeleri Cloud Storage oranlarına göre faturalandırılır
Veri kümesi başına resimler 1.000.000
Eğitim saatleri Model başına sınır yok

Sonraki adımlar