Edge Auto Vision

צור מודלים לסיווג תמונות מותאם אישית מנתוני האימון שלך באמצעות AutoML Vision Edge.

אם אתה רוצה להכיר תוכנו של תמונה, אפשרות אחת היא להשתמש של ML ערכת API תיוג תמונה על-התקן או על-מכשיר ה- API זיהוי האובייקט . המודלים המשמשים את ממשקי ה- API הללו בנויים לשימוש כללי, והם מאומנים לזהות את המושגים הנפוצים ביותר בתמונות.

אם אתה זקוק למודל תיוג תמונות מיוחד יותר או לזיהוי אובייקטים, המכסה תחום צר יותר של מושגים בפירוט רב יותר - למשל, מודל להבחנה בין מיני פרחים או סוגי אוכל - תוכל להשתמש ב- Firebase ML וב- AutoML Vision Edge לאימון. דגם עם תמונות וקטגוריות משלך. המודל המותאם אישית מאומן ב- Google Cloud וברגע שהמודל מוכן, הוא משמש באופן מלא במכשיר.

צעדים ראשונים עם תיוג תמונה צעדים ראשונים עם זיהוי האובייקט

יכולות מפתח

הרכבת מודלים על סמך הנתונים שלך

הכשיר אוטומטית מודלים של תוויות תמונות וגילוי אובייקטים בהתאמה אישית כדי לזהות את התוויות שאכפת לך מהן באמצעות נתוני האימון שלך.

אירוח מודלים מובנה

אירחו את המודלים שלכם ב- Firebase, וטענו אותם בזמן הריצה. על ידי אירוח הדגם ב- Firebase, תוכלו לוודא שלמשתמשים יש את הדגם האחרון מבלי לשחרר גרסת אפליקציה חדשה.

וכמובן, אתה יכול גם לצרף את הדגם עם האפליקציה שלך, כך שהוא זמין מיד בהתקנה.

מסלול יישום

להרכיב נתוני אימונים הוסף מערך דוגמאות של כל תווית שתרצה שהמודל שלך יזהה.
לאמן דגם חדש במסוף הענן של גוגל, ייבא את נתוני האימון שלך והשתמש בהם לאימון מודל חדש.
השתמש במודל באפליקציה שלך צרור את הדגם עם האפליקציה שלך או הורד אותה מ- Firebase כשצריך. לאחר מכן, השתמש במודל כדי לתייג תמונות במכשיר.

מחירים ומגבלות

כדי להכשיר דגמים מותאמים אישית עם AutoML Vision Edge, עליך להיות בתכנית 'שלם כשאתה הולך' (Blaze).

מערכי נתונים שחויב על פי שיעורי אחסון בענן
תמונות לכל מערך נתונים 1,000,000
שעות אימון אין מגבלה למודל

הצעדים הבאים