การติดฉลากรูปภาพ
ด้วย API การติดป้ายกำกับรูปภาพของ Cloud Vision คุณสามารถจดจำเอนทิตีในรูปภาพได้โดยไม่ต้องระบุข้อมูลเมตาตามบริบทเพิ่มเติม
การติดป้ายกำกับรูปภาพช่วยให้คุณเข้าใจถึงเนื้อหาของรูปภาพ เมื่อคุณใช้ API คุณจะได้รับรายการเอนทิตีที่ได้รับการยอมรับ เช่น ผู้คน สิ่งของ สถานที่ กิจกรรม และอื่นๆ แต่ละป้ายกำกับที่พบจะมาพร้อมกับคะแนนที่บ่งชี้ถึงความเชื่อมั่นที่โมเดล ML มีต่อความเกี่ยวข้อง ด้วยข้อมูลนี้ คุณสามารถทำงานต่างๆ เช่น การสร้างข้อมูลเมตาอัตโนมัติและการกลั่นกรองเนื้อหาได้
ความสามารถที่สำคัญ
การติดฉลากรูปภาพที่มีความแม่นยำสูง | API การติดป้ายกำกับรูปภาพของ Firebase ML ขับเคลื่อนโดยความสามารถในการทำความเข้าใจรูปภาพระดับชั้นนำของอุตสาหกรรมของ Google Cloud ซึ่งสามารถจัดประเภทรูปภาพที่มีป้ายกำกับมากกว่า 10,000 รายการในหลายประเภท (ดูด้านล่าง) ลองด้วยตัวเองด้วย การสาธิต Cloud Vision API |
การสนับสนุนเอนทิตีกราฟความรู้ | นอกจากคำอธิบายข้อความของแต่ละป้ายกำกับที่ Firebase ML ส่งคืนแล้ว ยังส่งคืนรหัสเอนทิตี Google Knowledge Graph ของป้ายกำกับด้วย รหัสนี้เป็นสตริงที่ระบุเอนทิตีที่แสดงโดยป้ายกำกับโดยไม่ซ้ำกัน และเป็นรหัสเดียวกับที่ใช้โดย Knowledge Graph Search API คุณสามารถใช้สตริงนี้เพื่อระบุเอนทิตีในภาษาต่างๆ และไม่ขึ้นอยู่กับการจัดรูปแบบของคำอธิบายข้อความ |
ใช้งานโดยไม่มีค่าใช้จ่ายจำนวนจำกัด | ไม่มีค่าใช้จ่ายสำหรับการใช้งานคุณสมบัตินี้ 1,000 ครั้งแรกต่อเดือน: ดู ราคา |
ตัวอย่างป้ายกำกับ
API การติดป้ายกำกับรูปภาพรองรับป้ายกำกับมากกว่า 10,000 รายการ รวมถึงตัวอย่างต่อไปนี้และอื่นๆ อีกมากมาย:
หมวดหมู่ | ตัวอย่างป้ายกำกับ | หมวดหมู่ | ตัวอย่างป้ายกำกับ |
---|---|---|---|
ศิลปะและความบันเทิง | Sculpture Musical Instrument Dance | วัตถุทางดาราศาสตร์ | Comet Galaxy Star |
ธุรกิจและอุตสาหกรรม | Restaurant Factory Airline | สี | Red Green Blue |
ออกแบบ | Floral Pattern Wood Stain | ดื่ม | Coffee Tea Milk |
กิจกรรม | Meeting Picnic Vacation | ตัวละครสมมุติ | Santa Claus Superhero Mythical creature |
อาหาร | Casserole Fruit Potato chip | บ้านและสวน | Laundry basket Dishwasher Fountain |
กิจกรรม | Wedding Dancing Motorsport | วัสดุ | Ceramic Textile Fiber |
สื่อ | Newsprint Document Sign | รูปแบบการขนส่ง | Aircraft Motorcycle Subway |
อาชีพ | Actor Florist Police | สิ่งมีชีวิต | Plant Animal Fungus |
องค์กร | Government Club College | สถานที่ | Airport Mountain Tent |
เทคโนโลยี | Robot Computer Solar panel | สิ่งของ | Bicycle Pipe Doll |
ตัวอย่างผลลัพธ์
ฉลาก | รหัสเอนทิตีกราฟความรู้ | ความมั่นใจ |
---|---|---|
สถานที่เล่นกีฬา | /m/0bmgjqz | 0.9860726 |
ผู้เล่น | /m/02vzx9 | 0.9797604 |
สนามกีฬา | /m/019cfy | 0.9635762 |
สนามฟุตบอลเฉพาะ | /ม/0404y4 | 0.95806926 |
นักเตะ | /m/0gl2ny2 | 0.9510419 |
กีฬา | /m/06ntj | 0.9253524 |
นักฟุตบอล | /ม/0pcq81q | 0.9033665 |
อารีน่า | /m/018lrm | 0.8897188 |