圖片標籤

有了 ML Kit 的圖片標籤 API，只要使用裝置端 API 或雲端式 API，就能辨識圖片中的實體，而不必提供其他情境中繼資料。

圖片標籤可讓您深入瞭解圖片內容。使用 API 時，系統會取得已辨識的實體清單，例如人物、事物、地點、活動等。找到的每個標籤都有一個分數，代表機器學習模型的相關可信度。有了這些資訊，您可以執行自動產生中繼資料與內容審核等工作。

如果您是 Flutter 開發人員，可能會想瞭解 FlutterFire，其中包含 Firebase 機器學習 Vision API 外掛程式。

選擇裝置端或雲端 API

	裝置上	Cloud
定價	免付費	每個月前 1,000 次免費使用此功能的費用：請參閱定價
標籤涵蓋範圍	超過 400 個標籤，涵蓋最常見的相片概念。請參閱下文。	超過 10,000 個標籤類別。如下所示。另請嘗試 Cloud Vision API 示範，瞭解可以為您提供的圖片找到哪些標籤。
知識圖譜實體 ID 支援

裝置上

Cloud

定價

免付費

每個月前 1,000 次免費使用此功能的費用：請參閱定價

標籤涵蓋範圍

超過 400 個標籤，涵蓋最常見的相片概念。請參閱下文。

超過 10,000 個標籤類別。如下所示。

另請嘗試 Cloud Vision API 示範，瞭解可以為您提供的圖片找到哪些標籤。

知識圖譜實體 ID 支援

裝置型 API 支援超過 400 個標籤，如下列範例：

雲端式 API 支援超過 10,000 個標籤，如下列範例：

類別	標籤範例	類別	標籤範例
藝術娛樂空間	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	天文物體	`Comet` `Galaxy` `Star`
商業與工業	`Restaurant` `Factory` `Airline`	顏色	`Red` `Green` `Blue`
設計模型	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	飲品	`Coffee` `Tea` `Milk`
事件	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	虛構角色	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
食物	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	居家與園藝	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
活動	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	材質	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
媒體	`Newsprint` `Document` `Sign`	交通方式	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
職業	`Actor` `Florist` `Police`	有機體	`Plant` `Animal` `Fungus`
機構	`Government` `Club` `College`	地點	`Airport` `Mountain` `Tent`
科技業	`Robot` `Computer` `Solar panel`	Android Things	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

除了 ML Kit 傳回的每個標籤文字說明外，還會傳回標籤的 Google 知識圖譜實體 ID。這個 ID 是用來識別該標籤所代表實體的字串，與 Knowledge Graph Search API 使用的 ID 相同。您可以使用這個字串辨識不同語言的實體，以及獨立於文字說明的格式。

裝置上

Cloud

...依此類推

...依此類推