AutoML Vision Edge
Crie modelos de classificação de imagens personalizados a partir de seus próprios dados de treinamento com o AutoML Vision Edge.
Se você deseja reconhecer o conteúdo de uma imagem, uma opção é usar a API de rotulagem de imagens no dispositivo ou a API de detecção de objetos no dispositivo do ML Kit. Os modelos usados por essas APIs são criados para uso geral e treinados para reconhecer os conceitos mais comumente encontrados em fotos.
Se você precisar de um modelo mais especializado de rotulagem de imagens ou detecção de objetos, cobrindo um domínio mais restrito de conceitos com mais detalhes (por exemplo, um modelo para distinguir entre espécies de flores ou tipos de alimentos), você pode usar o Firebase ML e o AutoML Vision Edge para treinar um modelo com suas próprias imagens e categorias. O modelo personalizado é treinado no Google Cloud e, quando estiver pronto, ele será totalmente usado no dispositivo.
Comece com a rotulagem de imagens Comece com a detecção de objetos
Principais capacidades
| Treine modelos com base em seus dados | Treine automaticamente modelos personalizados de rotulagem de imagens e detecção de objetos para reconhecer os rótulos de seu interesse, usando seus dados de treinamento. |
| Hospedagem de modelo integrada | Hospede seus modelos no Firebase e carregue-os em tempo de execução. Ao hospedar o modelo no Firebase, você pode garantir que os usuários tenham o modelo mais recente sem lançar uma nova versão do aplicativo. E, claro, você também pode agrupar o modelo com seu aplicativo, para que ele fique imediatamente disponível na instalação. |
Caminho de implementação
| Reunir dados de treinamento | Reúna um conjunto de dados de exemplos de cada rótulo que você deseja que seu modelo reconheça. | |
| Treine um novo modelo | No console do Google Cloud, importe seus dados de treinamento e use-os para treinar um novo modelo. | |
| Use o modelo em seu aplicativo | Agrupe o modelo com seu aplicativo ou baixe-o do Firebase quando necessário. Em seguida, use o modelo para rotular imagens no dispositivo. |
Preços e Limites
Para treinar modelos personalizados com o AutoML Vision Edge, você deve estar no plano pré-pago (Blaze).
| Conjuntos de dados | Faturado de acordo com as taxas do Cloud Storage |
|---|---|
| Imagens por conjunto de dados | 1.000.000 |
| Horas de treinamento | Sem limite por modelo |
Próximos passos
- Aprenda como treinar um modelo de rotulagem de imagens .
- Aprenda como treinar um modelo de detecção de objetos .