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Bildbeschriftung

Mit den Cloud-Image-Beschriftungs-APIs von Firebase ML können Sie Entitäten in einem Image erkennen, ohne zusätzliche kontextbezogene Metadaten bereitstellen zu müssen.

Die Bildbeschriftung gibt Ihnen Einblick in den Inhalt von Bildern. Wenn Sie die API verwenden, erhalten Sie eine Liste der Entitäten, die erkannt wurden: Personen, Dinge, Orte, Aktivitäten usw. Jedes gefundene Etikett enthält eine Bewertung, die das Vertrauen des ML-Modells in seine Relevanz angibt. Mit diesen Informationen können Sie Aufgaben wie die automatische Generierung von Metadaten und die Moderation von Inhalten ausführen.

iOS Android

Wenn Sie ein Flutter-Entwickler sind, könnte Sie FlutterFire interessieren, das ein Plugin für die ML Vision-APIs von Firebase enthält.

Schlüsselfähigkeiten

Hochgenaue Bildbeschriftung

Die Bildbeschriftungs-API von Firebase ML basiert auf der branchenführenden Bildverständnisfunktion von Google Cloud, mit der Bilder mit mehr als 10.000 Etiketten in vielen Kategorien klassifiziert werden können. (Siehe unten.)

Probieren Sie es selbst mit der Cloud Vision API-Demo aus .

Unterstützung für 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 eine Zeichenfolge, die die durch die Bezeichnung dargestellte Entität eindeutig identifiziert und dieselbe ID ist, die von der Knowledge Graph Search-API verwendet wird . Mit dieser Zeichenfolge können Sie eine Entität sprachübergreifend und unabhängig von der Formatierung der Textbeschreibung identifizieren.

Begrenzte kostenlose Nutzung

Kostenlos für die ersten 1000 Anwendungen dieser Funktion pro Monat: siehe Preise

Beispieletiketten

Die Bildbeschriftungs-API unterstützt mehr als 10.000 Beschriftungen, einschließlich der folgenden und vieler weiterer Beispiele:

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

Beispielergebnisse

Foto: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0
Etikette Knowledge Graph-Entitäts-ID Vertrauen
Sportveranstaltung / m / 0bmgjqz 0,9860726
Spieler / m / 02vzx9 0,9797604
Stadion / m / 019cfy 0,9635762
Fußballspezifisches Stadion / m / 0404y4 0,95806926
Fußballspieler / m / 0gl2ny2 0,9510419
Sport / m / 06ntj 0,9253524
Fußballspieler / m / 0pcq81q 0,9033665
Arena / m / 018 lrm 0,8897188