Join us in person and online for Firebase Summit on October 18, 2022. Learn how Firebase can help you accelerate app development, release your app with confidence, and scale with ease. Register now
Zadbaj o dobrą organizację dzięki kolekcji Zapisuj i kategoryzuj treści zgodnie ze swoimi preferencjami.

AutoML Vision Edge

Twórz niestandardowe modele klasyfikacji obrazów na podstawie własnych danych treningowych za pomocą AutoML Vision Edge.

Jeśli chcesz rozpoznać zawartość obrazu, jedną z opcji jest użycie interfejsu API etykietowania obrazów na urządzeniu ML Kit lub interfejsu API wykrywania obiektów na urządzeniu . Modele używane przez te interfejsy API są zbudowane do użytku ogólnego i są przeszkolone w zakresie rozpoznawania najczęściej spotykanych pojęć na zdjęciach.

Jeśli potrzebujesz bardziej wyspecjalizowanego modelu oznaczania obrazów lub wykrywania obiektów, obejmującego węższą domenę pojęć bardziej szczegółowo — na przykład model do rozróżniania gatunków kwiatów lub rodzajów żywności — możesz użyć Firebase ML i AutoML Vision Edge do trenowania model z własnymi zdjęciami i kategoriami. Model niestandardowy jest szkolony w Google Cloud, a gdy model jest gotowy, jest w pełni używany na urządzeniu.

Zacznij od oznaczania obrazów Zacznij od wykrywania obiektów

Kluczowe możliwości

Trenuj modele na podstawie Twoich danych

Automatycznie trenuj niestandardowe modele etykietowania obrazów i wykrywania obiektów w celu rozpoznawania etykiet, na których Ci zależy, na podstawie danych treningowych.

Wbudowany hosting modeli

Hostuj swoje modele w Firebase i ładuj je w czasie wykonywania. Hostując model w Firebase, możesz mieć pewność, że użytkownicy mają najnowszy model bez wydawania nowej wersji aplikacji.

I oczywiście możesz również dołączyć model do swojej aplikacji, aby był natychmiast dostępny po instalacji.

Ścieżka wdrożenia

Zbierz dane treningowe Zbierz zestaw danych z przykładami każdej etykiety, którą ma rozpoznawać Twój model.
Wytrenuj nowy model W Google Cloud Console zaimportuj dane treningowe i użyj ich do trenowania nowego modelu.
Użyj modelu w swojej aplikacji Połącz model ze swoją aplikacją lub pobierz go z Firebase, gdy zajdzie taka potrzeba. Następnie użyj modelu do oznaczenia zdjęć na urządzeniu.

Ceny i limity

Aby trenować modele niestandardowe za pomocą AutoML Vision Edge, musisz korzystać z planu płatności zgodnie z rzeczywistym użyciem (Blaze).

Zbiory danych Rozliczanie według stawek Cloud Storage
Obrazy na zbiór danych 1 000 000
Godziny szkoleń Brak limitu na model

Następne kroki