AutoML Vision Edge
Crea modelli di classificazione delle immagini personalizzati dai tuoi dati di addestramento con AutoML Vision Edge.
Se desideri riconoscere i contenuti di un'immagine, un'opzione consiste nell'utilizzare l' API di etichettatura delle immagini sul dispositivo o l'API di rilevamento degli oggetti sul dispositivo di ML Kit. I modelli utilizzati da queste API sono progettati per un uso generico e sono addestrati a riconoscere i concetti più comuni nelle foto.
Se hai bisogno di un modello di etichettatura delle immagini o di rilevamento degli oggetti più specializzato, che copra un dominio di concetti più ristretto in modo più dettagliato, ad esempio un modello per distinguere tra specie di fiori o tipi di cibo, puoi utilizzare Firebase ML e AutoML Vision Edge per addestrare un modello con le tue immagini e categorie. Il modello personalizzato viene addestrato in Google Cloud e, una volta pronto, viene utilizzato completamente sul dispositivo.
Inizia con l'etichettatura delle immagini Inizia con il rilevamento degli oggetti
Capacità chiave
Addestra i modelli in base ai tuoi dati | Addestra automaticamente l'etichettatura personalizzata delle immagini e i modelli di rilevamento degli oggetti per riconoscere le etichette che ti interessano, utilizzando i tuoi dati di addestramento. |
Hosting di modelli integrato | Ospita i tuoi modelli con Firebase e caricali in fase di esecuzione. Ospitando il modello su Firebase, puoi assicurarti che gli utenti dispongano del modello più recente senza rilasciare una nuova versione dell'app. E, naturalmente, puoi anche raggruppare il modello con la tua app, quindi è immediatamente disponibile all'installazione. |
Percorso di attuazione
Assemblare i dati di addestramento | Metti insieme un set di dati di esempi di ogni etichetta che vuoi che il tuo modello riconosca. | |
Addestra un nuovo modello | In Google Cloud Console, importa i tuoi dati di addestramento e utilizzali per addestrare un nuovo modello. | |
Usa il modello nella tua app | Raggruppa il modello con la tua app o scaricalo da Firebase quando è necessario. Quindi, utilizza il modello per etichettare le immagini sul dispositivo. |
Prezzi e limiti
Per addestrare modelli personalizzati con AutoML Vision Edge, devi utilizzare il piano con pagamento in base al consumo (Blaze).
Set di dati | Fatturato in base alle tariffe di Cloud Storage |
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Immagini per set di dati | 1.000.000 |
Ore di formazione | Nessun limite per modello |
Prossimi passi
- Scopri come addestrare un modello di etichettatura delle immagini .
- Scopri come addestrare un modello di rilevamento degli oggetti .