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AutoML Vision Edge

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 utilizar la API de etiquetado de imágenes en el dispositivo de ML Kit . El modelo utilizado por la API está diseñado para uso general y está capacitado para reconocer alrededor de 400 categorías que cubren los conceptos más comúnmente encontrados en las fotos.

Si necesita un modelo de etiquetado de imágenes más especializado, que abarque un dominio más estrecho 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 Sus propias imágenes y categorías. El modelo personalizado está entrenado en Google Cloud, y una vez que el modelo está listo, se usa completamente en el dispositivo.

Empezar

Capacidades clave

Entrene modelos basados ​​en sus datos

Capacite automáticamente modelos de etiquetado de imágenes personalizados para reconocer las etiquetas que le interesan, utilizando sus datos de capacitación.

Alojamiento modelo integrado

Hospede sus modelos con Firebase y cárguelos en tiempo de ejecución con ML Kit. Al alojar el modelo en Firebase, puede asegurarse de que los usuarios tengan el último modelo sin lanzar una nueva versión de la aplicación.

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

Ruta de implementación

Recopilar datos de entrenamiento Reúna un conjunto de datos de ejemplos de cada etiqueta que desea que reconozca su modelo.
Entrena un nuevo modelo En la consola de Firebase, importe sus datos de entrenamiento y úselos para entrenar un nuevo modelo.
Usa el modelo en tu aplicación Incluya el modelo con su aplicación o deje que ML Kit lo descargue de Firebase cuando sea necesario. Luego, use el modelo para etiquetar imágenes en el dispositivo.

Precios y límites

Chispa y llama Resplandor
Conjuntos de datos 1 Facturado según las tarifas de almacenamiento en la nube
Imágenes por conjunto de datos 1,000 1,000,000
Horas de entrenamiento
  • 3 horas gratis por proyecto
  • 1 hora por modelo
  • 15 horas de capacitación gratuita por proyecto facturado. Horas de entrenamiento posteriores 4.95 USD por hora.
  • Sin límite por modelo

Próximos pasos

Aprenda a entrenar un modelo de etiquetado de imágenes .