Catch up on everthing we announced at this year's Firebase Summit. Learn more

AutoML Vision Edge

AutoML Vision Edge ile kendi eğitim verilerinizden özel görüntü sınıflandırma modelleri oluşturun.

Eğer bir görüntü içeriğini tanımak istiyorsanız, seçeneklerden biri ML Kit'in kullanmaktır Cihazdaki görüntü etiketleme API ya Cihazdaki nesne algılama API . Bu API'ler tarafından kullanılan modeller genel amaçlı kullanım için oluşturulmuştur ve fotoğraflarda en sık bulunan kavramları tanımak üzere eğitilmiştir.

Daha dar bir kavram alanını daha ayrıntılı olarak kapsayan daha özel bir görüntü etiketleme veya nesne algılama modeline ihtiyacınız varsa (örneğin, çiçek türleri veya yiyecek türleri arasında ayrım yapmak için bir model) eğitmek için Firebase ML ve AutoML Vision Edge'i kullanabilirsiniz. kendi resimleriniz ve kategorileriniz olan bir model. Özel model Google Cloud'da eğitilir ve model hazır olduğunda tamamen cihazda kullanılır.

Görüntü etiketleme başlayın nesne algılama başlayın

Anahtar yetenekler

Modelleri verilerinize göre eğitin

Eğitim verilerinizi kullanarak önemsediğiniz etiketleri tanımak için özel görüntü etiketleme ve nesne algılama modellerini otomatik olarak eğitin.

Yerleşik model barındırma

Modellerinizi Firebase ile barındırın ve çalışma zamanında yükleyin. Modeli Firebase'de barındırarak, kullanıcıların yeni bir uygulama sürümü yayınlamadan en son modele sahip olmasını sağlayabilirsiniz.

Ve elbette, modeli uygulamanızla birlikte de paketleyebilirsiniz, böylece kurulum anında kullanıma hazır hale gelir.

Uygulama yolu

Eğitim verilerini birleştirin Modelinizin tanımasını istediğiniz her etiketin örneklerinden oluşan bir veri kümesi oluşturun.
Yeni bir model eğitin Google Cloud Console'da eğitim verilerinizi içe aktarın ve yeni bir modeli eğitmek için kullanın.
Modeli uygulamanızda kullanın Modeli uygulamanızla birlikte paketleyin veya gerektiğinde Firebase'den indirin. Ardından, cihazdaki görüntüleri etiketlemek için modeli kullanın.

Fiyatlandırma ve Limitler

AutoML Vision Edge ile özel modelleri eğitmek için kullandıkça öde (Blaze) planında olmanız gerekir.

veri kümeleri Göre faturalandı Bulut Depolama oranları
Veri kümesi başına görüntüler 1.000.000
Eğitim saatleri Model başına sınır yok

Sonraki adımlar