इमेज को लेबल करना

Cloud Vision के इमेज लेबलिंग एपीआई की मदद से, यहां दी गई इकाइयों में मौजूद इकाइयों की पहचान की जा सकती है किसी इमेज के लिए, अलग से कोई मेटाडेटा देने की ज़रूरत नहीं होती.
इमेज को लेबल करने से, आपको इमेज के कॉन्टेंट के बारे में अहम जानकारी मिलती है. जब आप एपीआई इस्तेमाल करने पर, आपको उन इकाइयों की सूची मिलती है जिन्हें पहचाना गया: लोग, चीज़ें, जगहें, गतिविधियां वगैरह. हर लेबल के साथ एक स्कोर मिलता है, जो इससे पता चलता है कि एमएल मॉडल कितने काम का है. इसके साथ तो अपने-आप मेटाडेटा जनरेट करने जैसे काम किए जा सकते हैं और कॉन्टेंट मॉडरेशन की सुविधा देते हैं.
क्या आप इसे इस्तेमाल करने के लिए तैयार हैं? अपना प्लैटफ़ॉर्म चुनें:
मुख्य सुविधाएं
| इमेज को ज़्यादा सटीक तरीके से लेबल करना |
Firebase ML का इमेज लेबलिंग एपीआई, Google Cloud की मदद से काम करता है इमेज समझने की बेहतरीन क्षमता है. इसे अलग-अलग कैटगरी में बांटा जा सकता है कई कैटगरी में 10,000 से ज़्यादा लेबल वाली इमेज. (इस बारे में नीचे बताया गया है.) इसे खुद आज़माएं क्लाउड Vision API का डेमो. |
| नॉलेज ग्राफ़ इकाई से जुड़ी सहायता |
हर लेबल के टेक्स्ट की जानकारी के अलावा, जो Firebase ML दिखाता है, तो यह लेबल का 'Google नॉलेज ग्राफ़' इकाई आईडी भी दिखाता है. यह आईडी एक स्ट्रिंग है, जिससे इकाई की खास तौर पर पहचान की जाती है. लेबल किया हुआ है और वही आईडी है जिसका उपयोग नॉलेज ग्राफ़ सर्च एपीआई. इस स्ट्रिंग का इस्तेमाल करके, अलग-अलग भाषाओं में इकाई की पहचान की जा सकती है और वह लेख की जानकारी के फ़ॉर्मैट से अलग हो. |
| बिना शुल्क के सीमित इस्तेमाल के लिए |
हर महीने इस सुविधा के पहले 1,000 इस्तेमाल करने पर, कोई शुल्क नहीं लिया जाएगा: देखें कीमत |
लेबल के उदाहरण
इमेज लेबलिंग एपीआई,10, 000 से ज़्यादा लेबल पर काम करता है. इनमें ये उदाहरण शामिल हैं और कई अन्य:
| कैटगरी | लेबल के उदाहरण | कैटगरी | लेबल के उदाहरण |
|---|---|---|---|
| कला और मनोरंजन | SculptureMusical InstrumentDance |
खगोलीय वस्तुएं | CometGalaxyStar |
| कारोबार और औद्योगिक | RestaurantFactoryAirline |
रंग | RedGreenBlue |
| डिज़ाइन | FloralPatternWood Stain |
पेय | CoffeeTeaMilk |
| इवेंट | MeetingPicnicVacation |
काल्पनिक किरदार | Santa ClausSuperheroMythical creature |
| खाना | CasseroleFruitPotato chip |
घर और बाग | Laundry basketDishwasherFountain |
| गतिविधियां | WeddingDancingMotorsport |
सामग्री | CeramicTextileFiber |
| मीडिया | NewsprintDocumentSign |
परिवहन के साधन | AircraftMotorcycleSubway |
| व्यवसाय | ActorFloristPolice |
जीव | PlantAnimalFungus |
| संगठन | GovernmentClubCollege |
जगहें | AirportMountainTent |
| टेक्नोलॉजी | RobotComputerSolar panel |
चीज़ें | BicyclePipeDoll |
परिणामों के उदाहरण
| लेबल | नॉलेज ग्राफ़ इकाई का आईडी | आत्मविश्वास |
|---|---|---|
| खेल की जगह | /m/0bmgjqz | 0.9860726 |
| खिलाड़ी | /m/02vzx9 | 0.9797604 |
| स्टेडियम | /m/019cfy | 0.9635762 |
| फ़ुटबॉल के लिए खास स्टेडियम | /m/0404y4 | 0.95806926 |
| फ़ुटबॉल खिलाड़ी | /m/0gl2ny2 | 0.9510419 |
| खेल | /m/06ntj | 0.9253524 |
| सॉकर खिलाड़ी | /m/0pcq81q | 0.9033665 |
| अरीना | /m/018lrm | 0.8897188 |