物件偵測與追蹤
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有了 ML Kit 的裝置端物件偵測和追蹤 API,您就能將這些內容本地化
即時追蹤影像或即時相機中最顯眼的物體
動態饋給您也可以選擇將偵測到的物件分類為數個
一般類別
以概略分類方式偵測及追蹤物件,有助於建構
即時影像搜尋體驗因為系統會偵測及追蹤物件
而且每次操作都能在裝置上快速順暢運作
視覺化搜尋管道偵測並篩選物件後,即可傳送
複製到雲端後端,例如 Cloud Vision Product Search
或自訂模型
AutoML Vision Edge。
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。跨多個平台追蹤物件
所以映像檔較小 |
最佳化裝置端模型 |
物件偵測和追蹤模型經過最佳化調整,可用於行動裝置,甚至是低階裝置的即時應用程式。 |
醒目物件偵測 |
自動判斷圖片中最醒目的物件。 |
粗略分類 |
將物件分類為廣泛的類別,藉此加以篩選
支援的類別如下:
居家用品、時尚商品、食物、植物、地點和未知數。 |
搜尋結果範例
追蹤圖片中最醒目的物件
|
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 |
|
|
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 |
|
|
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
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 |