物件偵測與追蹤
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![](https://firebase.google.cn/static/docs/ml-kit/images/object_detection@2x.png?authuser=19&hl=zh-tw)
透過 ML Kit 的裝置端物件偵測和追蹤 API,您可以在圖片或即時鏡頭動態中,即時找出並追蹤最顯眼的物件。您也可以選擇將偵測到的物件分為幾個一般類別之一。
以粗略分類的物件偵測和追蹤,適合用於建構即時視覺化搜尋體驗。由於物件偵測及追蹤作業會在裝置上快速徹底進行,因此也能搭配較長視覺搜尋管道的前端運作。偵測及篩選物件後,您可以將物件傳送至雲端後端 (例如 Cloud Vision Product Search) 或自訂模型,例如使用 AutoML Vision Edge 訓練的模型。
iOS
Android
主要功能
快速偵測及追蹤物件 |
偵測物體並在圖片中取得其位置。追蹤圖片中的物件。 |
經過最佳化的裝置端模型 |
物件偵測及追蹤模型已針對行動裝置最佳化,適用於即時應用程式,即使是低階裝置也是如此。 |
重要的物件偵測 |
自動判斷圖片中最醒目的物件。 |
粗略分類 |
將物件分成廣泛的類別,可用來篩除不感興趣的物件。支援的類別如下:居家用品、時尚商品、食物、植物、地點和不明。 |
搜尋結果範例
追蹤圖片中最醒目的物件
![](https://firebase.google.cn/static/docs/ml-kit/images/examples/montpellier1.jpg?authuser=19&hl=zh-tw) |
追蹤 ID |
0 |
範圍 |
(95、45)、(496、45)、(496、240)、(95、240) |
類別 |
地點 |
分類可信度 |
0.9296875 |
|
![](https://firebase.google.cn/static/docs/ml-kit/images/examples/montpellier2.jpg?authuser=19&hl=zh-tw) |
追蹤 ID |
0 |
範圍 |
(84、46)、(478、46)、(478、247)、(84、247) |
類別 |
地點 |
分類可信度 |
0.8710938 |
|
![](https://firebase.google.cn/static/docs/ml-kit/images/examples/montpellier3.jpg?authuser=19&hl=zh-tw) |
追蹤 ID |
0 |
範圍 |
(53、45)、(519、45)、(519、240)、(53、240) |
類別 |
地點 |
分類可信度 |
0.8828125 |
|
相片:Christian Ferrer [CC BY-SA 4.0]
靜態圖片中含有多個物件
![](https://firebase.google.cn/static/docs/ml-kit/images/examples/640px-shoes.jpg?authuser=19&hl=zh-tw)
物件 0 |
範圍 |
(1、97)、(332、97)、(332、332)、(1、332) |
類別 |
時尚 |
分類可信度 |
0.95703125 |
Object 1 |
範圍 |
(186、80)、(337、80)、(337、226)、(186、226) |
類別 |
時尚 |
分類可信度 |
0.84375 |
Object 2 |
範圍 |
(296、80)、(472、80)、(472、388)、(296、388) |
類別 |
時尚 |
分類可信度 |
0.94921875 |
Object 3 |
範圍 |
(439、83)、(615、83)、(615、306)、(439、306) |
類別 |
時尚 |
分類可信度 |
0.9375 |