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AutoML Vision Edge

Crie modelos personalizados de classificação de imagens 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 precisa de um modelo de rotulagem de imagens ou detecção de objetos mais especializado, 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, uma vez pronto, o modelo é totalmente usado no dispositivo.

Introdução à rotulagem de imagens Introdução à detecção de objetos

Principais recursos

Treine modelos com base em seus dados

Treine automaticamente rotulagem de imagens personalizadas e modelos de detecção de objetos para reconhecer os rótulos de seu interesse, 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 pode garantir que os usuários tenham o modelo mais recente sem liberar uma nova versão do aplicativo.

E, é claro, você também pode agrupar o modelo com seu aplicativo, para que 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 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 Cobrado 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