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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 usar la API de etiquetado de imágenes en el dispositivo del Kit de AA o la API de detección de objetos en el dispositivo . 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 cubra 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 capacitar 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 modelos personalizados de detección de objetos y etiquetado de imágenes para reconocer las etiquetas que le interesan, utilizando sus datos de entrenamiento.

Alojamiento de modelos incorporado

Aloje sus modelos con Firebase y cárguelos en tiempo de ejecución. 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 empaquetar el modelo con su aplicación, para que esté disponible de inmediato en la instalación.

Ruta de implementación

Reúna 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 Google Cloud, 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 tener el plan de pago por uso (Blaze).

Conjuntos de datos Facturado de acuerdo con las tarifas de Cloud Storage
Imágenes por conjunto de datos 1.000.000
Horas de formación Sin límite por modelo

Próximos pasos