对象检测和跟踪
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使用机器学习套件的设备端对象检测和跟踪 API，您可以实时定位和跟踪图片或实时摄像头画面中最突出的对象。您还可以选择将检测到的对象归类为若干种常规类别之一。
具有粗分类的对象检测和跟踪对于打造实时视觉搜索体验非常有用。由于对象检测和跟踪完全在设备上进行并且速度很快，因此它适合用作较长视觉搜索流水线的前端。检测并过滤对象后，您可以将它们传递到云后端（例如 Cloud Vision Product Search）或自定义模型（例如使用 AutoML Vision Edge 训练的模型）。
iOS
Android
主要功能
| 快速检测和跟踪对象 |
检测对象并获取它们在图片中的位置。跨图片跟踪对象。 |
| 优化的设备端模型 |
对象检测和跟踪模型针对移动设备进行了优化，旨在用于实时应用，甚至是在低端设备上使用。 |
| 突出的对象检测 |
自动确定图片中最突出的对象。 |
| 粗分类 |
将对象分为广泛的类别，可以用来过滤掉您不感兴趣的对象。支持以下类别：家居用品、时尚商品、食品、植物、地点和未知类别。 |
示例结果
跨图片跟踪最突出的对象
 |
| 跟踪 ID |
0 |
| 边界 |
(95, 45)、(496, 45)、(496, 240)、(95, 240) |
| 类别 |
地点 |
| 分类置信度 |
0.9296875 |
|
 |
| 跟踪 ID |
0 |
| 边界 |
(84, 46)、(478, 46)、(478, 247)、(84, 247) |
| 类别 |
地点 |
| 分类置信度 |
0.8710938 |
|
 |
| 跟踪 ID |
0 |
| 边界 |
(53, 45)、(519, 45)、(519, 240)、(53, 240) |
| 类别 |
地点 |
| 分类置信度 |
0.8828125 |
|
照片：Christian Ferrer [CC BY-SA 4.0]
静态图片中的多个对象
| 对象 0 |
| 边界 |
(1, 97)、(332, 97)、(332, 332)、(1, 332) |
| 类别 |
时尚商品 |
| 分类置信度 |
0.95703125 |
| 对象 1 |
| 边界 |
(186, 80)、(337, 80)、(337, 226)、(186, 226) |
| 类别 |
时尚商品 |
| 分类置信度 |
0.84375 |
| 对象 2 |
| 边界 |
(296, 80)、(472, 80)、(472, 388)、(296, 388) |
| 类别 |
时尚商品 |
| 分类置信度 |
0.94921875 |
| 对象 3 |
| 边界 |
(439, 83)、(615, 83)、(615, 306)、(439, 306) |
| 类别 |
时尚商品 |
| 分类置信度 |
0.9375 |
