ইমেজ লেবেলিং

Cloud Vision-এর ইমেজ লেবেলিং API-এর সাহায্যে, আপনি কোনও অতিরিক্ত প্রাসঙ্গিক মেটাডেটা প্রদান না করেই কোনও ছবিতে এন্টিটি শনাক্ত করতে পারবেন।

ছবি লেবেল করা থেকে আপনি ছবির কন্টেন্ট সম্পর্কে ইনসাইট পান। আপনি API ব্যবহার করলে, শনাক্ত করা এন্টিটির একটি তালিকা পাবেন: লোকজন, জিনিসপত্র, জায়গা, অ্যাক্টিভিটি ইত্যাদি। প্রতিটি লেবেলের সাথে একটি স্কোর থাকে যা এর প্রাসঙ্গিকতার ব্যাপারে ML মডেলের আত্মবিশ্বাসকে নির্দেশ করে। এই তথ্যের সাহায্যে, আপনি অটোমেটিক মেটাডেটা তৈরি করা এবং কন্টেন্ট মডারেশনের মতো কাজ করতে পারবেন।


শুরু করার জন্য রেডি? আপনার প্ল্যাটফর্ম বেছে নিন:

iOS+ Android


গুরুত্বপূর্ণ ক্ষমতা

হাই-অ্যাকুরেসি ইমেজ লেবেলিং

Firebase ML-এর ইমেজ লেবেলিং API Google Cloud-এর ইন্ডাস্ট্রি-লিডিং ইমেজ বোঝার ক্ষমতা দ্বারা পরিচালিত হয়, যা অনেক বিভাগে ১০,০০০+ লেবেল সহ ছবিকে শ্রেণীবদ্ধ করতে পারে। (নিচে দেখুন।)

আপনি নিজে Cloud Vision API ডেমো ব্যবহার করে দেখুন।
নলেজ গ্রাফ এন্টিটি সংক্রান্ত সহায়তা

Firebase ML রিটার্ন করা প্রতিটি লেবেলের টেক্সট বিবরণের পাশাপাশি, এটি লেবেলের Google Knowledge Graph এন্টিটি আইডিও রিটার্ন করে। এই আইডি হল একটি স্ট্রিং যা লেবেলের মাধ্যমে উপস্থাপিত এন্টিটিকে অনন্যভাবে শনাক্ত করে এবং এটি হল সেই একই আইডি যা Knowledge Graph Search API ব্যবহার করে। আপনি এই স্ট্রিং ব্যবহার করে বিভিন্ন ভাষায় কোনও এন্টিটি শনাক্ত করতে পারবেন এবং টেক্সট বিবরণের ফর্ম্যাটিংয়ের উপর নির্ভর না করেই এটি করতে পারবেন।
সীমিত বিনামূল্যে ব্যবহার

প্রতি মাসে এই ফিচারের প্রথম ১০০০ বার ব্যবহারের জন্য কোনও চার্জ লাগবে না: দেখুন মূল্য

লেবেলের উদাহরণ

ইমেজ লেবেলিং API-তে ১০,০০০-এর বেশি লেবেল কাজ করে, যার মধ্যে নিম্নলিখিত উদাহরণ ও আরও অনেক কিছু অন্তর্ভুক্ত:

বিভাগলেবেলের উদাহরণবিভাগলেবেলের উদাহরণ
শিল্পকলা ও বিনোদন Sculpture
Musical Instrument
Dance		 জ্যোতির্বিদ্যা সংক্রান্ত বস্তু Comet
Galaxy
Star
ব্যবসা ও শিল্প Restaurant
Factory
Airline		 রঙ Red
Green
Blue
Design Floral
Pattern
Wood Stain		 পানীয় Coffee
Tea
Milk
ইভেন্ট Meeting
Picnic
Vacation		 কাল্পনিক চরিত্র Santa Claus
Superhero
Mythical creature
খাবার Casserole
Fruit
Potato chip		 বাড়ি এবং বাগান Laundry basket
Dishwasher
Fountain
অ্যাক্টিভিটি Wedding
Dancing
Motorsport		 উপকরণ Ceramic
Textile
Fiber
মিডিয়া Newsprint
Document
Sign		 পরিবহনের মোড Aircraft
Motorcycle
Subway
পেশা Actor
Florist
Police		 জীব Plant
Animal
Fungus
প্রতিষ্ঠান Government
Club
College		 জায়গা Airport
Mountain
Tent
প্রযুক্তি Robot
Computer
Solar panel		 জিনিসপত্র Bicycle
Pipe
Doll

ফলাফলের উদাহরণ

ছবি: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0
লেবেল নলেজ গ্রাফ এন্টিটি আইডি কনফিডেন্স
খেলাধূলার স্থান /m/0bmgjqz ০.৯৮৬০৭২৬
খেলোয়াড় /m/02vzx9 0.9797604
স্টেডিয়াম /m/019cfy ০.৯৬৩৫৭৬২
ফুটবলের জন্য নির্দিষ্ট স্টেডিয়াম /m/0404y4 ০.৯৫৮০৬৯২৬
ফুটবল প্লেয়ার /m/0gl2ny2 0.9510419
খেলাধুলা /m/06ntj ০.৯২৫৩৫২৪
ফুটবল প্লেয়ার /m/0pcq81q ০.৯০৩৩৬৬৫
এরিনা /m/018lrm ০.৮৮৯৭১৮৮