Check out what’s new from Firebase at Google I/O 2022. Learn more

Borde de AutoML Vision

Cree modelos de clasificación de imágenes personalizados a partir de sus propios datos de entrenamiento con AutoML Vision Edge.

Si desea reconocer el contenido de una imagen, una opción es usar la API de etiquetado de imágenes en el dispositivo o la API de detección de objetos en el dispositivo de ML Kit. Los modelos utilizados por estas API están diseñados para uso general y están capacitados para reconocer los conceptos más comunes en las fotos.

Si necesita un modelo de detección de objetos o etiquetado de imágenes más especializado, que abarque un dominio más limitado de conceptos con más detalle (por ejemplo, un modelo para distinguir entre especies de flores o tipos de alimentos), puede usar Firebase ML y AutoML Vision Edge para entrenar un modelo con tus propias imágenes y categorías. El modelo personalizado se entrena en Google Cloud y, una vez que el modelo está listo, se usa por completo en el dispositivo.

Introducción al etiquetado de imágenes Introducción a la detección de objetos

Capacidades clave

Entrene modelos basados ​​en sus datos

Entrene automáticamente el etiquetado de imágenes personalizado y los modelos de detección de objetos para reconocer las etiquetas que le interesan, utilizando sus datos de entrenamiento.

Alojamiento de modelo incorporado

Aloja tus modelos con Firebase y cárgalos en tiempo de ejecución. Al alojar el modelo en Firebase, puede asegurarse de que los usuarios tengan el modelo más reciente sin lanzar una nueva versión de la aplicación.

Y, por supuesto, también puede empaquetar el modelo con su aplicación, de modo que esté disponible inmediatamente después de la instalación.

Ruta de implementación

Ensamblar datos de entrenamiento Reúna un conjunto de datos de ejemplos de cada etiqueta que desee que su modelo reconozca.
Entrenar a un nuevo modelo En Google Cloud Console, importe sus datos de entrenamiento y utilícelos para entrenar un nuevo modelo.
Usa el modelo en tu aplicación Empaquete el modelo con su aplicación o descárguelo de Firebase cuando sea necesario. Luego, use el modelo para etiquetar imágenes en el dispositivo.

Precios y límites

Para entrenar modelos personalizados con AutoML Vision Edge, debe estar en el plan de pago por uso (Blaze).

conjuntos de datos Facturado según las tarifas de almacenamiento en la nube
Imágenes por conjunto de datos 1,000,000
Horas de entrenamiento Sin límite por modelo

Próximos pasos