ऑटोएमएल विज़न एज

ऑटोएमएल विज़न एज के साथ अपने स्वयं के प्रशिक्षण डेटा से कस्टम छवि वर्गीकरण मॉडल बनाएं।

यदि आप किसी छवि की सामग्री को पहचानना चाहते हैं, तो एक विकल्प एमएल किट की ऑन-डिवाइस इमेज लेबलिंग एपीआई या ऑन-डिवाइस ऑब्जेक्ट डिटेक्शन एपीआई का उपयोग करना है। इन एपीआई द्वारा उपयोग किए जाने वाले मॉडल सामान्य प्रयोजन के उपयोग के लिए बनाए गए हैं, और तस्वीरों में सबसे अधिक पाई जाने वाली अवधारणाओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित हैं।

यदि आपको अधिक विशिष्ट छवि लेबलिंग या ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल की आवश्यकता है, जो अवधारणाओं के एक संकीर्ण डोमेन को अधिक विस्तार से कवर करता है - उदाहरण के लिए, फूलों की प्रजातियों या भोजन के प्रकारों के बीच अंतर करने के लिए एक मॉडल - तो आप प्रशिक्षित करने के लिए फायरबेस एमएल और ऑटोएमएल विजन एज का उपयोग कर सकते हैं आपकी अपनी छवियों और श्रेणियों वाला एक मॉडल। कस्टम मॉडल को Google क्लाउड में प्रशिक्षित किया जाता है, और एक बार मॉडल तैयार हो जाने पर, इसका उपयोग डिवाइस पर पूरी तरह से किया जाता है।

छवि लेबलिंग के साथ शुरुआत करें ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के साथ शुरुआत करें

प्रमुख क्षमताएं

अपने डेटा के आधार पर मॉडलों को प्रशिक्षित करें

अपने प्रशिक्षण डेटा का उपयोग करके अपने पसंदीदा लेबल को पहचानने के लिए कस्टम छवि लेबलिंग और ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल को स्वचालित रूप से प्रशिक्षित करें।

अंतर्निहित मॉडल होस्टिंग

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

और, निःसंदेह, आप मॉडल को अपने ऐप के साथ बंडल भी कर सकते हैं, ताकि यह इंस्टॉल पर तुरंत उपलब्ध हो।

कार्यान्वयन पथ

प्रशिक्षण डेटा इकट्ठा करें प्रत्येक लेबल के उदाहरणों का एक डेटासेट एक साथ रखें जिसे आप अपने मॉडल से पहचानवाना चाहते हैं।
एक नया मॉडल 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 उपयोग करें मॉडल को अपने ऐप के साथ बंडल करें या ज़रूरत पड़ने पर इसे फ़ायरबेस से डाउनलोड करें। फिर, डिवाइस पर छवियों को लेबल करने के लिए मॉडल का उपयोग करें।

मूल्य निर्धारण और सीमाएँ

ऑटोएमएल विज़न एज के साथ कस्टम मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, आपको पे-एज़-यू-गो (ब्लेज़) योजना पर होना चाहिए।

डेटासेट क्लाउड स्टोरेज दरों के अनुसार बिल किया गया
प्रति डेटासेट छवियाँ 1,000,000
प्रशिक्षण के घंटे प्रति मॉडल कोई सीमा नहीं

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