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ऑटोएमएल विजन एज

AutoML Vision Edge के साथ अपने स्वयं के प्रशिक्षण डेटा से कस्टम छवि वर्गीकरण मॉडल बनाएं।

आप एक छवि की सामग्री को पहचान करने के लिए चाहते हैं, तो एक ही विकल्प एमएल है किट का उपयोग है डिवाइस पर मौजूद छवि लेबलिंग एपीआई या डिवाइस पर मौजूद वस्तु का पता लगाने एपीआई । इन एपीआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल सामान्य प्रयोजन के उपयोग के लिए बनाए गए हैं, और तस्वीरों में सबसे अधिक पाए जाने वाले अवधारणाओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित हैं।

यदि आपको अधिक विशिष्ट छवि लेबलिंग या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल की आवश्यकता है, जिसमें अवधारणाओं के एक संकीर्ण डोमेन को अधिक विस्तार से शामिल किया गया है - उदाहरण के लिए, फूलों की प्रजातियों या भोजन के प्रकारों के बीच अंतर करने के लिए एक मॉडल - तो आप प्रशिक्षण के लिए फायरबेस एमएल और ऑटोएमएल विज़न एज का उपयोग कर सकते हैं। अपनी छवियों और श्रेणियों के साथ एक मॉडल। कस्टम मॉडल को Google क्लाउड में प्रशिक्षित किया जाता है, और मॉडल तैयार होने के बाद, यह डिवाइस पर पूरी तरह से उपयोग किया जाता है।

छवि लेबलिंग के साथ आरंभ करें वस्तु का पता लगाने के साथ आरंभ करें

प्रमुख क्षमताएं

आपके डेटा के आधार पर ट्रेन मॉडल

अपने प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके उन लेबलों को पहचानने के लिए कस्टम छवि लेबलिंग और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को स्वचालित रूप से प्रशिक्षित करें जिनकी आप परवाह करते हैं।

बिल्ट-इन मॉडल होस्टिंग

अपने मॉडलों को फायरबेस के साथ होस्ट करें, और उन्हें रन टाइम पर लोड करें। मॉडल को फायरबेस पर होस्ट करके, आप यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि उपयोगकर्ताओं के पास नया ऐप संस्करण जारी किए बिना नवीनतम मॉडल है।

और, ज़ाहिर है, आप अपने ऐप के साथ मॉडल को बंडल भी कर सकते हैं, इसलिए यह तुरंत इंस्टॉल पर उपलब्ध है।

कार्यान्वयन पथ

प्रशिक्षण डेटा इकट्ठा करें प्रत्येक लेबल के उदाहरणों का एक डेटासेट एक साथ रखें, जिसे आप अपने मॉडल से पहचानना चाहते हैं।
एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करें Google क्लाउड कंसोल में, अपना प्रशिक्षण डेटा आयात करें और एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग करें।
अपने ऐप में मॉडल का प्रयोग करें मॉडल को अपने ऐप के साथ बंडल करें या ज़रूरत पड़ने पर इसे फायरबेस से डाउनलोड करें। फिर, डिवाइस पर छवियों को लेबल करने के लिए मॉडल का उपयोग करें।

मूल्य निर्धारण और सीमाएं

AutoML Vision Edge के साथ कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको पे-एज़-यू-गो (ब्लेज़) योजना पर होना चाहिए।

डेटासेट के अनुसार बिल भेजा क्लाउड संग्रहण दरों
प्रति डेटासेट छवियां 1,000,000
प्रशिक्षण के घंटे कोई प्रति-मॉडल सीमा नहीं

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