圖像標註

借助Cloud Vision的圖像標籤API，您可以識別圖像中的實體，而無需提供任何其他上下文元數據。

圖像標籤使您可以深入了解圖像的內容。使用API時，您將獲得已識別的實體的列表：人物，事物，地點，活動等。找到的每個標籤都帶有一個分數，該分數表明ML模型對其相關性具有信心。使用此信息，您可以執行自動元數據生成和內容審核之類的任務。

關鍵能力

高精度圖像貼標

Firebase ML的圖像標籤API由Google Cloud業界領先的圖像理解功能提供支持，該功能可以將具有10,000+標籤的圖像分類為多個類別。（見下文。）

知識圖實體支持

除了Firebase ML返回的每個標籤的文本描述外，它還返回標籤的Google Knowledge Graph實體ID。該ID是一個字符串，用於唯一標識標籤所代表的實體，並且是Knowledge Graph Search API使用的ID。您可以使用此字符串來跨語言標識實體，而與文本描述的格式無關。

有限的免費使用

每月前1000次免費使用此功能：請參閱定價

標籤示例

圖像標籤API支持10,000多個標籤，包括以下示例以及更多示例：

類別	標籤示例	類別	標籤示例
藝術與娛樂	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	天文物體	`Comet` `Galaxy` `Star`
商業與工業	`Restaurant` `Factory` `Airline`	顏色	`Red` `Green` `Blue`
設計	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	喝	`Coffee` `Tea` `Milk`
大事記	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	虛構人物	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
食物	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	家居與花園	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
活動	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	材料	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
媒體	`Newsprint` `Document` `Sign`	運輸方式	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
職業	`Actor` `Florist` `Police`	生物體	`Plant` `Animal` `Fungus`
組織機構	`Government` `Club` `College`	地方	`Airport` `Mountain` `Tent`
技術	`Robot` `Computer` `Solar panel`	事物	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

結果示例

圖片：ClémentBucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0

標籤	知識圖實體ID	信心
運動場館	/ m / 0bmgjqz	0.9860726
播放器	/ m / 02vzx9	0.9797604
體育場	/ m / 019cfy	0.9635762
足球專用體育場	/ m / 0404y4	0.95806926
足球運動員	/ m / 0gl2ny2	0.9510419
運動的	/ m / 06ntj	0.9253524
足球運動員	/ m / 0pcq81q	0.9033665
競技場	/米/ 018lrm	0.8897188