Bild-Labeling

Mit den Bild-Labeling-APIs von Cloud Vision können Sie Entitäten in einem Bild erkennen, ohne zusätzliche Kontextmetadaten angeben zu müssen.

Das Bild-Labeling gibt Ihnen Einblicke in die Inhalte von Bildern. Wenn Sie die API verwenden, erhalten Sie eine Liste der erkannten Entitäten: Personen, Objekte, Orte, Aktivitäten usw. Jedes gefundene Label hat einen Wert, der die Zuverlässigkeit des ML-Modells in Bezug auf seine Relevanz angibt. Mit diesen Informationen können Sie Aufgaben wie die automatische Metadatengenerierung und die Inhaltsmoderation ausführen.


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Hauptmerkmale

Bild-Labeling mit hoher Genauigkeit

Die Bild-Labeling-API von Firebase ML basiert auf der branchenführenden Bilderkennungsfunktion von Google Cloud's mit der Bilder mit mehr als 10.000 Labels in vielen Kategorien klassifiziert werden können. (Siehe unten.)

Testen Sie es selbst mit der Cloud Vision API-Demo.
Unterstützung von Knowledge Graph-Entitäten

Zusätzlich zur Textbeschreibung jedes Labels, das Firebase ML zurückgibt, wird auch die Google Knowledge Graph-Entitäts-ID des Labels zurückgegeben. Diese ID ist ein String, der die durch das Label dargestellte Entität eindeutig identifiziert und mit der ID der Knowledge Graph Search API identisch ist. Mit diesem String können Sie eine Entität sprachübergreifend und unabhängig von der Formatierung der Textbeschreibung identifizieren.
Begrenzte kostenlose Nutzung

Die ersten 1.000 Nutzungen dieser Funktion pro Monat sind kostenlos. Weitere Informationen finden Sie unter Preise.

Beispiellabels

Die Bild-Labeling-API unterstützt mehr als 10.000 Labels, darunter die folgenden Beispiele und viele mehr:

KategorieBeispiellabelsKategorieBeispiellabels
Kunst und Unterhaltung Sculpture
Musical Instrument
Dance		 Astronomische Objekte Comet
Galaxy
Star
Unternehmen &Industrie Restaurant
Factory
Airline		 Farben Red
Green
Blue
Design Floral
Pattern
Wood Stain		 Getränke Coffee
Tea
Milk
Ereignisse Meeting
Picnic
Vacation		 Fiktive Figuren Santa Claus
Superhero
Mythical creature
Nahrungsmittel Casserole
Fruit
Potato chip		 Haus &Garten Laundry basket
Dishwasher
Fountain
Aktivitäten Wedding
Dancing
Motorsport		 Material Ceramic
Textile
Fiber
Medien Newsprint
Document
Sign		 Transportmittel Aircraft
Motorcycle
Subway
Berufe Actor
Florist
Police		 Organismen Plant
Animal
Fungus
Organisationen Government
Club
College		 Orte Airport
Mountain
Tent
Technologie Robot
Computer
Solar panel		 Dinge Bicycle
Pipe
Doll

Beispielergebnisse

Foto: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0
Label Knowledge Graph-Entitäts-ID Zuverlässigkeit
Sportstätte /m/0bmgjqz 0.9860726
Spieler /m/02vzx9 0.9797604
Stadion /m/019cfy 0.9635762
Fußballstadion /m/0404y4 0.95806926
Fußballspieler /m/0gl2ny2 0.9510419
Sport /m/06ntj 0.9253524
Fußballspieler /m/0pcq81q 0.9033665
Arena /m/018lrm 0.8897188