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 görüntü 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), eğitmek için Firebase ML ve AutoML Vision Edge kullanabilirsiniz. kendi resimleriniz ve kategorilerinizle bir model. Özel model, Google Cloud'da eğitilir ve model hazır olduğunda tamamen cihazda kullanılır.
Anahtar yetenekler
| Modelleri verilerinize göre eğitin | Eğitim verilerinizi kullanarak önem verdiğiniz etiketleri tanımak için özel görüntü etiketleme ve nesne algılama modellerini otomatik olarak eğitin. |
| Yerleşik model barındırma | Modellerinizi Firebase ile 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 paketleyebilirsiniz, böylece kurulum anında kullanıma hazır olur. |
Uygulama yolu
| Eğitim verilerini birleştirin | Modelinizin tanımasını istediğiniz her etiketin örneklerinden oluşan bir veri kümesi oluşturun. | |
| Yeni bir model eğitin | Google Cloud Console'da eğitim verilerinizi içe aktarın ve yeni bir model eğitmek için kullanın. | |
| Modeli uygulamanızda kullanın | Modeli uygulamanızla paketleyin veya gerektiğinde Firebase'den indirin. Ardından, cihazdaki görüntüleri etiketlemek için modeli kullanın. |
Fiyatlandırma ve Limitler
AutoML Vision Edge ile özel modeller eğitmek için kullandıkça öde (Blaze) planını kullanıyor olmanız gerekir.
| veri kümeleri | Bulut Depolama fiyatlarına göre faturalandırılır |
|---|---|
| Veri kümesi başına görüntüler | 1.000.000 |
| eğitim saatleri | Model başına sınır yok |
Sonraki adımlar
- Bir resim etiketleme modelinin nasıl eğitileceğini öğrenin.
- Bir nesne algılama modelinin nasıl eğitileceğini öğrenin.