AutoML Vision Edge

Crea modelli di classificazione delle immagini personalizzati dai tuoi dati di addestramento con AutoML Vision Edge.

Se si desidera riconoscere il contenuto di un'immagine, una possibilità è quella di utilizzare di ML Kit API etichettatura immagine sul dispositivo o sul dispositivo di rilevamento di oggetti API . I modelli utilizzati da queste API sono creati per un uso generico e sono addestrati a riconoscere i concetti più comuni nelle foto.

Se hai bisogno di un modello di etichettatura delle immagini o di rilevamento di oggetti più specializzato, che copra in maggior dettaglio un dominio più ristretto di concetti, ad esempio un modello per distinguere tra specie di fiori o tipi di cibo, puoi utilizzare Firebase ML e AutoML Vision Edge per addestrare un modello con le tue immagini e categorie. Il modello personalizzato viene addestrato in Google Cloud e, una volta pronto, viene utilizzato completamente sul dispositivo.

Inizia con etichettatura immagine Inizia con il rilevamento di oggetti

Funzionalità chiave

Allena modelli in base ai tuoi dati

Addestra automaticamente l'etichettatura delle immagini personalizzate e i modelli di rilevamento degli oggetti per riconoscere le etichette che ti interessano, utilizzando i tuoi dati di addestramento.

Hosting del modello integrato

Ospita i tuoi modelli con Firebase e caricali in fase di esecuzione. Ospitando il modello su Firebase, puoi assicurarti che gli utenti dispongano del modello più recente senza rilasciare una nuova versione dell'app.

E, naturalmente, puoi anche raggruppare il modello con la tua app, quindi è immediatamente disponibile al momento dell'installazione.

Percorso di implementazione

Assemblare i dati di allenamento Metti insieme un set di dati di esempi di ogni etichetta che vuoi che il tuo modello riconosca.
Allena un nuovo modello In Google Cloud Console, importa i tuoi dati di addestramento e utilizzali per addestrare un nuovo modello.
Usa il modello nella tua app Raggruppa il modello con la tua app o scaricalo da Firebase quando è necessario. Quindi, usa il modello per etichettare le immagini sul dispositivo.

Prezzi e limiti

Per addestrare modelli personalizzati con AutoML Vision Edge, devi avere un piano con pagamento in base al consumo (Blaze).

Set di dati Presentato in base alle tariffe Cloud Storage
Immagini per set di dati 1.000.000
Ore di formazione Nessun limite per modello

Prossimi passi