Catch up on everything announced at Firebase Summit, and learn how Firebase can help you accelerate app development and run your app with confidence. Learn More
จัดทุกอย่างให้เป็นระเบียบอยู่เสมอด้วยคอลเล็กชัน บันทึกและจัดหมวดหมู่เนื้อหาตามค่ากำหนดของคุณ

ขอบการมองเห็น AutoML

สร้างโมเดลการจัดประเภทรูปภาพแบบกำหนดเองจากข้อมูลการฝึกอบรมของคุณเองด้วย AutoML Vision Edge

หากคุณต้องการรับรู้เนื้อหาของรูปภาพ ทางเลือกหนึ่งคือการใช้ API การติดฉลากรูปภาพในอุปกรณ์ของ ML Kit หรือ API การตรวจจับวัตถุในอุปกรณ์ โมเดลที่ใช้โดย API เหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อการใช้งานทั่วไป และได้รับการฝึกให้จดจำแนวคิดที่พบได้บ่อยที่สุดในภาพถ่าย

หากคุณต้องการการติดฉลากรูปภาพหรือโมเดลการตรวจจับวัตถุที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น ซึ่งครอบคลุมขอบเขตแนวคิดที่แคบกว่าในรายละเอียดที่มากขึ้น เช่น โมเดลเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสายพันธุ์ของดอกไม้หรือประเภทของอาหาร คุณสามารถใช้ Firebase ML และ AutoML Vision Edge เพื่อฝึก โมเดลที่มีรูปภาพและหมวดหมู่ของคุณเอง โมเดลที่กำหนดเองได้รับการฝึกฝนใน Google Cloud และเมื่อโมเดลพร้อมแล้ว ก็จะนำไปใช้กับอุปกรณ์อย่างเต็มรูปแบบ

เริ่มต้นด้วยการติดฉลากรูปภาพ เริ่มต้นด้วยการตรวจจับวัตถุ

ความสามารถที่สำคัญ

ฝึกโมเดลตามข้อมูลของคุณ

ฝึกโมเดลการติดฉลากรูปภาพแบบกำหนดเองและการตรวจจับวัตถุโดยอัตโนมัติเพื่อจดจำป้ายกำกับที่คุณสนใจ โดยใช้ข้อมูลการฝึกของคุณ

โฮสต์โมเดลในตัว

โฮสต์โมเดลของคุณด้วย Firebase และโหลดในขณะรันไทม์ เมื่อโฮสต์โมเดลบน Firebase คุณจะมั่นใจได้ว่าผู้ใช้มีโมเดลล่าสุดโดยไม่ต้องออกแอปเวอร์ชันใหม่

และแน่นอน คุณยังสามารถรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณ เพื่อให้ติดตั้งได้ทันที

เส้นทางการใช้งาน

รวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม รวบรวมชุดข้อมูลตัวอย่างของแต่ละป้ายกำกับที่คุณต้องการให้โมเดลของคุณรู้จัก
ฝึกฝนโมเดลใหม่ ใน Google Cloud Console ให้นำเข้าข้อมูลการฝึกของคุณและใช้เพื่อฝึกโมเดลใหม่
ใช้โมเดลในแอปของคุณ รวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณหรือดาวน์โหลดจาก Firebase เมื่อจำเป็น จากนั้นใช้โมเดลเพื่อติดฉลากรูปภาพบนอุปกรณ์

ราคาและขีดจำกัด

หากต้องการฝึกโมเดลแบบกำหนดเองด้วย AutoML Vision Edge คุณต้องใช้แผนจ่ายตามการใช้งานจริง (Blaze)

ชุดข้อมูล เรียกเก็บเงินตาม อัตรา Cloud Storage
รูปภาพต่อชุดข้อมูล 1,000,000
ชั่วโมงการฝึกอบรม ไม่จำกัดรุ่น

ขั้นตอนถัดไป