AutoML Vision Edge
Crie modelos de classificação de imagem personalizados a partir de seus próprios dados de treinamento com o AutoML Vision Edge.
Se você quiser reconhecer o conteúdo de uma imagem, uma opção é usar a API de rotulagem de imagens no dispositivo do ML Kit ou a API de detecção de objetos no dispositivo . Os modelos usados por essas APIs são criados para uso geral e são treinados para reconhecer os conceitos mais comumente encontrados em fotos.
Se você precisar de um modelo de rotulagem de imagem ou detecção de objetos mais especializado, abrangendo um domínio mais restrito de conceitos com mais detalhes, por exemplo, um modelo para distinguir entre espécies de flores ou tipos de alimentos, use 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 o modelo está pronto, é usado totalmente no dispositivo.
Introdução à rotulagem de imagens Introdução à detecção de objetos
Principais recursos
| Treine modelos com base em seus dados | Treine automaticamente a rotulagem de imagem personalizada e os modelos de detecção de objeto para reconhecer os rótulos de que você gosta, usando seus dados de treinamento. |
| Hospedagem de modelo integrada | Hospede seus modelos com o Firebase e carregue-os em tempo de execução. Ao hospedar o modelo no Firebase, você garante 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 fique imediatamente disponível na instalação. |
Caminho de implementação
| Montar dados de treinamento | Reúna um conjunto de dados de exemplos de cada rótulo que você deseja que seu modelo reconheça. | |
| Treinar 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 faça o download do Firebase quando necessário. Em seguida, use o modelo para rotular as imagens no dispositivo. |
Preços e limites
Para treinar modelos personalizados com o AutoML Vision Edge, você deve estar no plano de pagamento conforme o uso (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
- Saiba como treinar um modelo de rotulagem de imagem .
- Saiba como treinar um modelo de detecção de objetos .