Join us for Firebase Summit on November 10, 2021. Tune in to learn how Firebase can help you accelerate app development, release with confidence, and scale with ease. Register

AutoML Vision Edge

สร้างแบบจำลองการจัดประเภทรูปภาพแบบกำหนดเองจากข้อมูลการฝึกของคุณเองด้วย AutoML Vision Edge

หากคุณต้องการที่จะรับรู้เนื้อหาของภาพอีกทางเลือกหนึ่งคือการใช้ ML ชุด บนอุปกรณ์ภาพการติดฉลาก API หรือ บนอุปกรณ์ตรวจจับวัตถุ API โมเดลที่ใช้โดย API เหล่านี้สร้างขึ้นเพื่อการใช้งานทั่วไป และได้รับการฝึกอบรมให้รู้จักแนวคิดที่พบได้บ่อยที่สุดในภาพถ่าย

หากคุณต้องการการติดฉลากรูปภาพที่เชี่ยวชาญมากขึ้นหรือโมเดลการตรวจจับวัตถุ ซึ่งครอบคลุมขอบเขตแนวคิดที่แคบกว่าในรายละเอียดมากขึ้น เช่น โมเดลเพื่อแยกความแตกต่างระหว่างสายพันธุ์ของดอกไม้หรือประเภทของอาหาร คุณสามารถใช้ Firebase ML และ AutoML Vision Edge เพื่อฝึกฝนได้ โมเดลที่มีรูปภาพและหมวดหมู่ของคุณเอง โมเดลที่กำหนดเองได้รับการฝึกอบรมใน Google Cloud และเมื่อโมเดลพร้อมแล้ว ก็จะใช้งานบนอุปกรณ์ได้อย่างเต็มที่

เริ่มต้นด้วยการติดฉลากภาพ เริ่มต้นด้วยการตรวจจับวัตถุ

ความสามารถที่สำคัญ

ฝึกโมเดลตามข้อมูลของคุณ

ฝึกโมเดลการติดฉลากรูปภาพและการตรวจจับวัตถุแบบกำหนดเองโดยอัตโนมัติเพื่อจดจำป้ายกำกับที่คุณสนใจ โดยใช้ข้อมูลการฝึกของคุณ

โฮสติ้งโมเดลในตัว

โฮสต์โมเดลของคุณด้วย Firebase และโหลดโมเดลในขณะใช้งาน เมื่อโฮสต์โมเดลบน Firebase คุณจะมั่นใจได้ว่าผู้ใช้มีโมเดลล่าสุดโดยไม่ต้องเปิดตัวแอปเวอร์ชันใหม่

และแน่นอน คุณยังสามารถรวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณได้ ดังนั้นจึงพร้อมให้ติดตั้งได้ทันที

เส้นทางการดำเนินการ

รวบรวมข้อมูลการฝึก รวบรวมชุดข้อมูลของตัวอย่างของแต่ละป้ายกำกับที่คุณต้องการให้โมเดลของคุณจดจำ
ฝึกโมเดลใหม่ ใน Google Cloud Console ให้นำเข้าข้อมูลการฝึกของคุณและใช้เพื่อฝึกโมเดลใหม่
ใช้โมเดลในแอพของคุณ รวมโมเดลเข้ากับแอปของคุณหรือดาวน์โหลดจาก Firebase เมื่อจำเป็น จากนั้นใช้โมเดลเพื่อติดป้ายกำกับรูปภาพบนอุปกรณ์

ราคาและขีดจำกัด

ในการฝึกโมเดลที่กำหนดเองด้วย AutoML Vision Edge คุณต้องใช้แผนจ่ายตามการใช้งาน (Blaze)

ชุดข้อมูล การเรียกเก็บเงินตาม อัตราการจัดเก็บเมฆ
รูปภาพต่อชุดข้อมูล 1,000,000
ชั่วโมงการฝึก ไม่จำกัดรุ่นต่อรุ่น

ขั้นตอนถัดไป