Google is committed to advancing racial equity for Black communities. See how.
หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API
Switch to English

AutoML Vision Edge

สร้างโมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่กำหนดเองจากข้อมูลการฝึกอบรมของคุณเองด้วย AutoML Vision Edge

หากคุณต้องการจดจำเนื้อหาของรูปภาพทางเลือกหนึ่งคือใช้ API การติดฉลากรูปภาพบนอุปกรณ์ของ ML Kit แบบจำลองที่ใช้โดย API สร้างขึ้นเพื่อการใช้งานทั่วไปและได้รับการฝึกฝนให้รู้จักประมาณ 400 หมวดหมู่ซึ่งครอบคลุมแนวคิดที่พบบ่อยที่สุดในภาพถ่าย

หากคุณต้องการรูปแบบการติดฉลากรูปภาพที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นซึ่งครอบคลุมขอบเขตแนวคิดที่แคบลงโดยละเอียดมากขึ้นเช่นแบบจำลองเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างชนิดของดอกไม้หรือประเภทของอาหารคุณสามารถใช้ Firebase ML และ AutoML Vision Edge เพื่อฝึกโมเดลด้วย ภาพและหมวดหมู่ของคุณเอง โมเดลที่กำหนดเองได้รับการฝึกฝนใน Google Cloud และเมื่อโมเดลพร้อมแล้วโมเดลนั้นจะถูกใช้บนอุปกรณ์อย่างเต็มที่

เริ่ม

ความสามารถที่สำคัญ

ฝึกโมเดลตามข้อมูลของคุณ

ฝึกโมเดลการติดฉลากรูปภาพที่กำหนดเองโดยอัตโนมัติเพื่อจดจำป้ายกำกับที่คุณสนใจโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ

โฮสติ้งโมเดลในตัว

โฮสต์โมเดลของคุณกับ Firebase และโหลดในขณะทำงานด้วย ML Kit การโฮสต์โมเดลบน Firebase ช่วยให้แน่ใจได้ว่าผู้ใช้มีโมเดลล่าสุดโดยไม่ต้องปล่อยแอปเวอร์ชันใหม่

และแน่นอนว่าคุณสามารถรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณได้ดังนั้นจึงพร้อมใช้งานทันทีเมื่อติดตั้ง

เส้นทางการนำไปใช้งาน

รวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม รวบรวมชุดข้อมูลตัวอย่างของป้ายกำกับแต่ละรายการที่คุณต้องการให้โมเดลของคุณรู้จัก
ฝึกโมเดลใหม่ ในคอนโซล Firebase ให้นำเข้าข้อมูลการฝึกอบรมของคุณและใช้เพื่อฝึกโมเดลใหม่
ใช้โมเดลในแอปของคุณ รวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณหรือปล่อยให้ ML Kit ดาวน์โหลดจาก Firebase เมื่อจำเป็น จากนั้นใช้โมเดลเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพบนอุปกรณ์

ราคาและขีด จำกัด

จุดประกาย ลุกโชน
ชุดข้อมูล 1 เรียกเก็บเงินตาม อัตรา Cloud Storage
รูปภาพต่อชุดข้อมูล 1,000 1,000,000
ชั่วโมงการฝึกอบรม
  • ฟรี 3 ชั่วโมงต่อโครงการ
  • 1 ชั่วโมงต่อรุ่น
  • การฝึกอบรมฟรี 15 ชั่วโมงต่อโครงการที่เรียกเก็บเงิน ชั่วโมงการฝึกต่อมา 4.95 USD ต่อชั่วโมง
  • ไม่มีขีด จำกัด ต่อรุ่น

ขั้นตอนถัดไป

เรียนรู้วิธี ฝึกโมเดลการติดฉลากรูปภาพ