AutoML Vision Edge
יצירת מודלים מותאמים אישית לסיווג תמונות מנתוני אימון משלכם באמצעות AutoML Vision Edge.
אם אתם רוצים לזהות תוכן של תמונה, אפשרות אחת היא להשתמש API לתיוג תמונות במכשיר או במכשיר. המודלים שבהם נעשה שימוש בממשקי ה-API האלה מיועדים לשימוש כללי, והם מאומנים כדי להכיר את המושגים הנפוצים ביותר בתמונות.
אם אתם צריכים מודל מותאם יותר לתיוג תמונות או לזיהוי אובייקטים, שמכסה תחום צר יותר של מושגים בפירוט רב יותר – לדוגמה, מודל להבדיל בין מינים של פרחים או סוגים של מזון – תוכלו להשתמש ב-Firebase ML וב-AutoML Vision Edge כדי לאמן מודל באמצעות התמונות והקטגוריות שלכם. ההתאמה האישית שאומן ב-Google Cloud, וכשהמודל מוכן, נעשה בו שימוש מלא במכשיר.
איך מתחילים להוסיף תוויות לתמונות תחילת העבודה עם זיהוי אובייקטים
יכולות מרכזיות
| אימון מודלים על סמך הנתונים שלכם |
אימון אוטומטי של מודלים מותאמים אישית לתיוג תמונות ולזיהוי אובייקטים, כדי לזהות את התוויות החשובות לכם באמצעות נתוני האימון. |
| אירוח מודלים מובנה |
אירוח המודלים ב-Firebase וטעינה שלהם בזמן הריצה. על ידי שמארח את המודל ב-Firebase, אפשר לוודא שהמשתמשים מקבלים את בלי לפרסם גרסת אפליקציה חדשה. כמובן שאתם יכולים גם לשלב את המודל באפליקציה שלכם, כדי זמינים מיד לאחר ההתקנה. |
נתיב ההטמעה
| להרכיב נתוני אימון | יוצרים מערך נתונים של דוגמאות לכל תווית שרוצים שהמודל יזהה. | |
| אימון של מודל חדש | במסוף Google Cloud, מייבאים את נתוני האימון ומשתמשים בהם כדי לאמן כוונון מודל חדש. | |
| שימוש במודל באפליקציה | מקבצים את המודל עם האפליקציה או מורידים אותו מ-Firebase כאשר בו יש צורך. לאחר מכן משתמשים במודל כדי להוסיף תוויות לתמונות במכשיר. |
תמחור ומגבלות
כדי לאמן מודלים מותאמים אישית באמצעות AutoML Vision Edge, צריך להשתמש בתשלום לפי שימוש (Blaze) תוכנית.
| מערכי נתונים | חיוב לפי תעריפים ב-Cloud Storage |
|---|---|
| תמונות לכל מערך נתונים | 1,000,000 |
| שעות הדרכה | אין מגבלה לכל מודל |
השלבים הבאים
- מידע נוסף על אימון מודל של הוספת תוויות לתמונה.
- מידע על אימון מודל זיהוי אובייקטים.