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AutoML Vision Edgeplat_iosplat_android

使用 AutoML Vision Edge,根据您自己的训练数据创建自定义图片分类模型。

机器学习套件的设备端本地图片标签 API 模型是一种通用模型,该模型经过训练可识别涵盖照片中最常见概念的大约 400 个类别。如果您需要涉及更为具体概念领域的更具针对性的图片标签模型(例如,区分花卉种类或食品类型的模型),可以改用自己训练的模型,即借助 AutoML Vision Edge 使用自己的图片来训练模型。

使用入门

主要功能

根据您的数据训练模型

使用您的训练数据自动训练自定义图片标签模型以识别您关注的标签。

内置模型托管

使用 Firebase 托管您的模型,并在运行时使用 iOS 和 Android SDK 加载它们。通过在 Firebase 上托管模型,您可以确保在不发布新应用版本的情况下用户拥有最新的模型。

当然,您也可以将模型与应用捆绑在一起,使其在安装后立即可用。

实现流程

整理训练数据 汇总您希望模型识别的每个标签的示例数据集。
训练新模型 在 Firebase 控制台中,导入您的训练数据并使用这些数据训练新模型。
在应用中使用该模型 将该模型与应用捆绑在一起,或让机器学习套件 SDK 从 Firebase 中下载该模型。然后,使用该模型在设备上给图片加标签。

价格和限制

Spark 和 Flame Blaze
数据集 1 根据 Cloud Storage 费率计费
每个数据集的图片数 1000 100 万
训练时长
  • 每个项目 3 小时免费时间
  • 每个模型 1 小时
  • 每个计费项目 15 小时的免费训练时间。后续训练时间按每小时 4.95 美元计费。
  • 每个模型无限制

后续步骤

了解如何训练图片标签模型