物体の検出と追跡
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ML Kitのデバイス上のオブジェクト検出および追跡APIを使用すると、画像またはライブカメラフィード内の最も目立つオブジェクトをリアルタイムでローカライズおよび追跡できます。オプションで、検出されたオブジェクトをいくつかの一般的なカテゴリの1つに分類することもできます。
大まかな分類によるオブジェクトの検出と追跡は、ライブの視覚探索体験を構築するのに役立ちます。オブジェクトの検出と追跡はデバイス上で迅速かつ完全に行われるため、より長い視覚的検索パイプラインのフロントエンドとして適切に機能します。オブジェクトを検出してフィルタリングした後、それらをCloud Vision Product Searchなどのクラウドバックエンド、またはAutoMLVisionEdgeを使用してトレーニングしたものなどのカスタムモデルに渡すことができます。
iOS Android
主な機能
迅速な物体検出と追跡 | オブジェクトを検出し、画像内のオブジェクトの位置を取得します。画像全体でオブジェクトを追跡します。 |
最適化されたオンデバイスモデル | オブジェクト検出および追跡モデルは、モバイルデバイス用に最適化されており、ローエンドデバイスでもリアルタイムアプリケーションでの使用を目的としています。 |
著名なオブジェクトの検出 | 画像内で最も目立つオブジェクトを自動的に判別します。 |
粗い分類 | オブジェクトを幅広いカテゴリに分類します。これを使用して、関心のないオブジェクトを除外できます。次のカテゴリがサポートされています:家庭用品、ファッション商品、食品、植物、場所、不明。 |
結果の例
画像全体で最も目立つオブジェクトを追跡する
 | トラッキングID | 0 | 境界 | (95、45)、(496、45)、(496、240)、(95、240) | カテゴリー | 場所 | 分類の信頼度 | 0.9296875 |
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 | トラッキングID | 0 | 境界 | (84、46)、(478、46)、(478、247)、(84、247) | カテゴリー | 場所 | 分類の信頼度 | 0.8710938 |
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 | トラッキングID | 0 | 境界 | (53、45)、(519、45)、(519、240)、(53、240) | カテゴリー | 場所 | 分類の信頼度 | 0.8828125 |
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写真:クリスチャンフェラー[CC BY-SA 4.0]
静止画像内の複数のオブジェクト

オブジェクト0 |
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境界 | (1、97)、(332、97)、(332、332)、(1、332) |
カテゴリー | FASHION_GOOD |
分類の信頼度 | 0.95703125 |
オブジェクト1 |
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境界 | (186、80)、(337、80)、(337、226)、(186、226) |
カテゴリー | FASHION_GOOD |
分類の信頼度 | 0.84375 |
オブジェクト2 |
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境界 | (296、80)、(472、80)、(472、388)、(296、388) |
カテゴリー | FASHION_GOOD |
分類の信頼度 | 0.94921875 |
オブジェクト3 |
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境界 | (439、83)、(615、83)、(615、306)、(439、306) |
カテゴリー | FASHION_GOOD |
分類の信頼度 | 0.9375 |