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

AutoML Vision Edge

สร้างโมเดลการจำแนกรูปภาพที่กำหนดเองจากข้อมูลการฝึกอบรมของคุณเองด้วย AutoML Vision Edge

หากคุณต้องการจดจำเนื้อหาของรูปภาพทางเลือกหนึ่งคือใช้ API การติดฉลากรูปภาพบนอุปกรณ์ ของ ML Kit หรือ API การตรวจจับวัตถุบนอุปกรณ์ แบบจำลองที่ใช้โดย API เหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อการใช้งานทั่วไปและได้รับการฝึกฝนให้รู้จักแนวคิดที่พบบ่อยที่สุดในรูปภาพ

หากคุณต้องการรูปแบบการติดฉลากรูปภาพหรือการตรวจจับวัตถุที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้นโดยครอบคลุมขอบเขตแนวคิดที่แคบลงโดยละเอียดมากขึ้นเช่นแบบจำลองเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างพันธุ์ดอกไม้หรือประเภทอาหารคุณสามารถใช้ Firebase ML และ AutoML Vision Edge เพื่อฝึก แบบจำลองที่มีรูปภาพและหมวดหมู่ของคุณเอง โมเดลที่กำหนดเองได้รับการฝึกฝนใน Google Cloud และเมื่อโมเดลพร้อมแล้วโมเดลนั้นจะถูกใช้บนอุปกรณ์อย่างเต็มที่

เริ่มต้นด้วยการติดฉลากรูปภาพ เริ่มต้นด้วยการตรวจจับวัตถุ

ความสามารถที่สำคัญ

ฝึกโมเดลตามข้อมูลของคุณ

ฝึกการติดฉลากรูปภาพที่กำหนดเองและโมเดลการตรวจจับวัตถุโดยอัตโนมัติเพื่อจดจำป้ายกำกับที่คุณสนใจโดยใช้ข้อมูลการฝึกอบรมของคุณ

โฮสติ้งโมเดลในตัว

โฮสต์โมเดลของคุณกับ Firebase และโหลดในขณะทำงาน การโฮสต์โมเดลบน Firebase ช่วยให้แน่ใจได้ว่าผู้ใช้มีโมเดลล่าสุดโดยไม่ต้องปล่อยแอปเวอร์ชันใหม่

และแน่นอนว่าคุณสามารถรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณได้ดังนั้นจึงพร้อมใช้งานทันทีเมื่อติดตั้ง

เส้นทางการดำเนินการ

รวบรวมข้อมูลการฝึกอบรม รวบรวมชุดข้อมูลตัวอย่างของป้ายกำกับแต่ละรายการที่คุณต้องการให้โมเดลของคุณรู้จัก
ฝึกโมเดลใหม่ ใน Google Cloud Console ให้นำเข้าข้อมูลการฝึกอบรมของคุณและใช้เพื่อฝึกโมเดลใหม่
ใช้โมเดลในแอปของคุณ รวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณหรือดาวน์โหลดจาก Firebase เมื่อจำเป็น จากนั้นใช้โมเดลเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพบนอุปกรณ์

ราคาและขีด จำกัด

ในการฝึกโมเดลที่กำหนดเองด้วย AutoML Vision Edge คุณต้องอยู่ในแผนจ่ายตามการใช้งาน (Blaze)

ชุดข้อมูล เรียกเก็บเงินตาม อัตรา Cloud Storage
รูปภาพต่อชุดข้อมูล 1,000,000
ชั่วโมงการฝึกอบรม ไม่มีขีด จำกัด ต่อรุ่น

ขั้นตอนถัดไป