حافة رؤية AutoML

قم بإنشاء نماذج تصنيف صور مخصصة من بيانات التدريب الخاصة بك باستخدام AutoML Vision Edge.

إذا كنت تريد التعرف على محتويات صورة ما، فإن أحد الخيارات هو استخدام واجهة برمجة تطبيقات تصنيف الصور على الجهاز الخاصة بـ ML Kit أو واجهة برمجة تطبيقات اكتشاف الكائنات على الجهاز . تم تصميم النماذج المستخدمة بواسطة واجهات برمجة التطبيقات هذه للاستخدام للأغراض العامة، ويتم تدريبها للتعرف على المفاهيم الأكثر شيوعًا في الصور.

إذا كنت بحاجة إلى نموذج أكثر تخصصًا لتصنيف الصور أو اكتشاف الكائنات، يغطي مجالًا أضيق من المفاهيم بمزيد من التفصيل - على سبيل المثال، نموذج للتمييز بين أنواع الزهور أو أنواع الطعام - فيمكنك استخدام Firebase ML وAutoML Vision Edge للتدريب نموذج مع الصور والفئات الخاصة بك. يتم تدريب النموذج المخصص في Google Cloud، وبمجرد أن يصبح النموذج جاهزًا، يتم استخدامه بالكامل على الجهاز.

ابدأ مع وضع العلامات على الصور ابدأ مع اكتشاف الكائنات

القدرات الأساسية

تدريب النماذج بناءً على بياناتك

قم بتدريب نماذج تحديد الصور ونماذج الكشف عن الكائنات المخصصة تلقائيًا للتعرف على الملصقات التي تهمك، باستخدام بيانات التدريب الخاصة بك.

استضافة النماذج المضمنة

قم باستضافة نماذجك باستخدام Firebase، وقم بتحميلها في وقت التشغيل. ومن خلال استضافة النموذج على Firebase، يمكنك التأكد من أن المستخدمين لديهم أحدث طراز دون إصدار إصدار جديد للتطبيق.

وبالطبع، يمكنك أيضًا تجميع النموذج مع تطبيقك، بحيث يكون متاحًا على الفور عند التثبيت.

مسار التنفيذ

تجميع بيانات التدريب قم بتجميع مجموعة بيانات من الأمثلة لكل تصنيف تريد أن يتعرف عليه نموذجك.
تدريب نموذج جديد في وحدة تحكم Google Cloud، قم باستيراد بيانات التدريب الخاصة بك واستخدمها لتدريب نموذج جديد.
استخدم النموذج في تطبيقك قم بتجميع النموذج مع تطبيقك أو قم بتنزيله من Firebase عند الحاجة إليه. ثم استخدم النموذج لتسمية الصور الموجودة على الجهاز.

التسعير والحدود

لتدريب النماذج المخصصة باستخدام AutoML Vision Edge، يجب أن تكون مشتركًا في خطة الدفع أولاً بأول (Blaze).

مجموعات البيانات يتم إصدار الفاتورة وفقًا لأسعار التخزين السحابي
الصور لكل مجموعة بيانات 1,000,000
ساعات التدريب لا يوجد حد لكل نموذج

الخطوات التالية