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Etiquetado de imágenes
plat_iosplat_android
Con las APIs de etiquetado de imágenes de ML Kit, puedes reconocer entidades en
una imagen sin tener que proporcionar metadatos contextuales adicionales. Para esto, puedes usar
la API integrada en el dispositivo o la API basada en la nube.
El etiquetado de imágenes te brinda información valiosa sobre el contenido de las imágenes. Cuando usas la API, obtienes una lista de las entidades que se reconocieron: personas, objetos, lugares, actividades y más. Cada etiqueta encontrada está acompañada de una puntuación que indica la confianza que tiene el modelo de AA en su relevancia. Con esta
información, puedes realizar tareas como la generación automática de metadatos y
la moderación de contenido.
Compatibilidad con el ID de entidad del Gráfico de conocimiento
Ejemplo de etiquetas en el dispositivo
La API basada en el dispositivo es compatible con más de 400 etiquetas. A continuación, se muestran algunos ejemplos:
Categoría
Etiquetas de ejemplo
Personas
Crowd Selfie Smile
Actividades
Dancing Eating Surfing
Cosas
Car Piano Receipt
Animales
Bird Cat Dog
Plantas
Flower Fruit Vegetable
Lugares
Beach Lake Mountain
Ejemplo de etiquetas en la nube
La API basada en la nube es compatible con más de 10,000 etiquetas. A continuación, se muestran algunos ejemplos:
Categoría
Etiquetas de ejemplo
Categoría
Etiquetas de ejemplo
Arte y entretenimiento
Sculpture Musical Instrument Dance
Objetos astronómicos
Comet Galaxy Star
Industrial y empresarial
Restaurant Factory Airline
Colores
Red Green Blue
Diseño
Floral Pattern Wood Stain
Bebidas
Coffee Tea Milk
Eventos
Meeting Picnic Vacation
Personajes de ficción
Santa Claus Superhero Mythical creature
Comida
Casserole Fruit Potato chip
Casa y jardín
Laundry basket Dishwasher Fountain
Actividades
Wedding Dancing Motorsport
Materiales
Ceramic Textile Fiber
Medios de comunicación
Newsprint Document Sign
Medios de transporte
Aircraft Motorcycle Subway
Profesiones
Actor Florist Police
Organismos
Plant Animal Fungus
Organizaciones
Government Club College
Lugares
Airport Mountain Tent
Tecnología
Robot Computer Solar panel
Cosas
Bicycle Pipe Doll
ID de entidad del Gráfico de conocimiento de Google
Además de la descripción de texto de cada etiqueta que muestra el Kit de AA, también muestra el ID de entidad del Gráfico de conocimiento de Google. Este ID es una string que identifica, de forma única, la entidad que representa la etiqueta, y es el mismo ID que usa la API de Búsqueda en el Gráfico de conocimiento. Puedes usar esta string para identificar una entidad en distintos idiomas, independientemente del formato de la descripción del texto.
[null,null,["Última actualización: 2025-08-04 (UTC)"],[],[],null,["Image Labeling \nplat_ios plat_android \n\nWith ML Kit's image labeling APIs, you can recognize entities in an\nimage without having to provide any additional contextual metadata, using either\nan on-device API or a cloud-based API.\n\nImage labeling gives you insight into the content of images. When you use the\nAPI, you get a list of the entities that were recognized: people, things,\nplaces, activities, and so on. Each label found comes with a score that\nindicates the confidence the ML model has in its relevance. With this\ninformation, you can perform tasks such as automatic metadata generation\nand content moderation.\n\n[iOS](/docs/ml-kit/ios/label-images)\n[Android](/docs/ml-kit/android/label-images)\n\nIf you're a Flutter developer, you might be interested in\n[FlutterFire](https://github.com/FirebaseExtended/flutterfire/tree/master/packages/firebase_ml_vision),\nwhich includes a plugin for Firebase's ML Vision APIs.\n| **Want to label images with your own categories?** Train your own image labeling models with [AutoML Vision Edge](/docs/ml-kit/automl-image-labeling).\n| This is a beta release of ML Kit for Firebase. This API might be changed in backward-incompatible ways and is not subject to any SLA or deprecation policy.\n\nChoose between on-device and Cloud APIs\n\nExample on-device labels\n\nThe device-based API supports 400+ labels, such as the following examples:\n\nExample cloud labels\n\nThe cloud-based API supports 10,000+ labels, such as the following examples:\n\nGoogle Knowledge Graph entity IDs\n\nIn addition the text description of each label that ML Kit returns, it also\nreturns the label's Google Knowledge Graph entity ID. This ID is a string that\nuniquely identifies the entity represented by the label, and is the same ID used\nby the [Knowledge Graph Search API](https://developers.google.com/knowledge-graph/).\nYou can use this string to identify an entity across languages, and\nindependently of the formatting of the text description.\n\nExample results Photo: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0"]]
