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ऑटोएमएल विजन एज

AutoML विजन 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 छवि 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 पाए जाने वाले अवधारणाओं को पहचानने के लिए प्रशिक्षित हैं।

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

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

मुख्य क्षमताएं

अपने डेटा के आधार पर ट्रेन के मॉडल

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

बिल्ट-इन मॉडल होस्टिंग

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

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 के साथ एक डेटासेट डालें जिसे आप अपने मॉडल को पहचानना चाहते हैं।
एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करें Google क्लाउड कंसोल में, अपने प्रशिक्षण डेटा को आयात करें और एक नए मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए इसका उपयोग करें।
अपने ऐप में मॉडल का उपयोग करें अपने ऐप के साथ मॉडल को बंडल करें या जब ज़रूरत हो तब फायरबेस से डाउनलोड करें। फिर, डिवाइस पर छवियों को लेबल करने के लिए मॉडल का उपयोग करें।

मूल्य निर्धारण और सीमाएँ

कस्टम मॉडल को AutoML विजन एज के साथ प्रशिक्षित करने के लिए, आपको पे-अस-यू-गो (ब्लेज़) प्लान पर होना चाहिए।

डेटासेट क्लाउड स्टोरेज दरों के अनुसार बिल दिया गया
डेटा प्रति डेटासेट 1,000,000
प्रशिक्षण के घंटे प्रति मॉडल सीमा नहीं

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