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画像のラベリング

Cloud Visionの画像ラベリングAPIを使用すると、追加のコンテキストメタデータを提供しなくても、画像内のエンティティを認識できます。

画像のラベル付けにより、画像の内容を把握できます。 APIを使用すると、認識されたエンティティ（人、物、場所、アクティビティなど）のリストが表示されます。見つかった各ラベルには、MLモデルの関連性に対する信頼度を示すスコアが付いています。この情報を使用して、自動メタデータ生成やコンテンツモデレーションなどのタスクを実行できます。

iOS版+ Androidの

主な機能

高精度の画像ラベリング

Firebase MLの画像ラベリングAPIは、Google Cloudの業界をリードする画像理解機能を利用しており、10,000以上のラベルが付いた画像を多くのカテゴリに分類できます。（下記参照。）

でそれを自分で試してみてくださいクラウドビジョンAPIのデモ。

ナレッジグラフエンティティのサポート

Firebase MLが返す各ラベルのテキストの説明に加えて、ラベルのGoogleナレッジグラフエンティティIDも返します。このIDは一意で使用するのと同じIDラベルによって表されるエンティティを識別し、文字列であるナレッジグラフ検索APIを。この文字列を使用して、テキストの説明のフォーマットとは関係なく、言語間でエンティティを識別できます。

限定無料使用

月額この機能の最初の1000件の用途のための無料：参照価格を

ラベルの例

画像ラベリングAPIは、次の例やその他多くの例を含む10,000以上のラベルをサポートしています。

カテゴリー	ラベルの例	カテゴリー	ラベルの例
アート＆エンターテインメント	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	天体	`Comet` `Galaxy` `Star`
ビジネス＆インダストリアル	`Restaurant` `Factory` `Airline`	色	`Red` `Green` `Blue`
設計	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	飲む	`Coffee` `Tea` `Milk`
イベント	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	架空の人物	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
食べ物	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	ホーム＆ガーデン	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
活動	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	材料	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
メディア	`Newsprint` `Document` `Sign`	輸送モード	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
職業	`Actor` `Florist` `Police`	生物	`Plant` `Animal` `Fungus`
組織	`Government` `Club` `College`	場所	`Airport` `Mountain` `Tent`
テクノロジー	`Robot` `Computer` `Solar panel`	もの	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

結果の例

写真：ClémentBucco-Lechat/ウィキメディアコモンズ/ CC BY-SA 3.0

ラベル	ナレッジグラフエンティティID	自信
スポーツ会場	/ m / 0bmgjqz	0.9860726
プレーヤー	/ m / 02vzx9	0.9797604
スタジアム	/ m / 019cfy	0.9635762
サッカー専用スタジアム	/ m / 0404y4	0.95806926
サッカー選手	/ m / 0gl2ny2	0.9510419
スポーツ	/ m / 06ntj	0.9253524
サッカー選手	/ m / 0pcq81q	0.9033665
アリーナ	/ m / 018lrm	0.8897188