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AutoML Vision Edge
plat_ios
plat_android
AutoML Vision Edge를 사용하여 자체 학습 데이터에서 커스텀 이미지 분류 모델을 만듭니다.
이미지의 콘텐츠를 인식하려는 경우 ML Kit의 기기별 이미지 라벨 지정 API 또는 기기별 객체 감지 API 를 사용하는 것도 한 방법입니다.
이 API에서 사용하는 모델은 범용으로 빌드되었으며, 사진에서 가장 흔하게 등장하는 개념을 인식하도록 학습되었습니다.
더 좁은 도메인을 다루는 더 전문화된 이미지 라벨 지정 또는 객체 감지 모델이 필요한 경우
더 자세히 설명할 수 있습니다(예: 인코더-디코더 모델을
Firebase ML 및 AutoML을 사용할 수 있습니다.
Vision Edge를 사용하여 자체 이미지 및 카테고리로 모델을 학습시킬 수 있습니다. 커스텀
모델은 Google Cloud 에서 학습되며, 모델이 준비되면 완전히 사용됩니다.
할 수 있습니다.
이미지 라벨 지정 시작하기
객체 감지 시작하기
주요 기능
데이터를 기반으로 모델 학습
학습 데이터를 사용하여 관심 있는 라벨을 인식하도록 커스텀 이미지 라벨 지정 및 객체 감지 모델을 자동으로 학습시킵니다.
기본 제공 모델 호스팅
Firebase를 사용하여 모델을 호스팅하고 런타임 시 로드합니다. Firebase에서 모델을 호스팅하면 앱 버전을 새로 출시하지 않고 사용자에게 최신 모델을 제공할 수 있습니다.
또한 모델을 앱과 번들로 묶을 수 있으므로 설치 즉시 사용할 수 있습니다.
클라우드에서 AutoML 모델 실행
이 페이지에서는 기기에서 실행되도록 모바일에 최적화된 모델 생성에 대해서만 설명합니다. 하지만 모델에 수많은 라벨이 있는 경우 또는 훨씬 더 높은 정확성이 필요한 경우에는 클라우드에서 Cloud AutoML Vision API를 직접 호출하여 수행할 수 있는 서버에 최적화된 모델을 대신 실행할 수도 있습니다. 온라인 예측 실행 을 참조하세요.
클라우드 기반 AutoML 모델 실행은 기기에서 AutoML Vision Edge 모델을 실행하는 경우와는 달리 호출할 때마다 비용이 청구됩니다.
구현 경로
학습 데이터 조합
모델에서 인식할 각 라벨의 데이터 세트 예시를 준비합니다.
새 모델 학습
Google Cloud 콘솔에서 학습 데이터를 가져와 학습에 사용합니다.
모델을 학습시키는 작업도
반복해야 합니다
앱에서 모델 사용
모델을 앱과 번들로 묶거나 필요할 때 Firebase에서 다운로드합니다. 그런 다음 모델을 사용하여 기기의 이미지에 라벨을 지정합니다.
가격 책정 및 한도
AutoML Vision Edge로 커스텀 모델을 학습하려면 사용한 만큼만 지불하는 Blaze 요금제를 이용해야 합니다.
중요: Spark 요금제에서는 더 이상 AutoML Vision Edge로 모델을 학습시킬 수 없습니다. 이전에 Spark 요금제를 사용하는 동안 모델을 학습시킨 경우
학습 데이터와 학습된 모델은 여전히
Firebase 콘솔을 읽기 전용 모드로 실행합니다. 이 데이터를 보관하려면 2021년 3월 1일 이전에 다운로드하시기 바랍니다.
다음 단계
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