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AutoML Vision Edge

Crie modelos de classificação de imagem personalizados a partir de seus próprios dados de treinamento com o AutoML Vision Edge.

Se você quiser reconhecer o conteúdo de uma imagem, uma opção é usar a API de rotulagem de imagem no dispositivo do Kit de ML ou a API de detecção de objeto no dispositivo . Os modelos usados ​​por essas APIs são construídos para uso geral e são treinados para reconhecer os conceitos mais comumente encontrados em fotos.

Se você precisa de um modelo de rotulagem de imagem ou detecção de objeto mais especializado, cobrindo um domínio mais restrito de conceitos com mais detalhes, por exemplo, um modelo para distinguir entre espécies de flores ou tipos de comida, você pode usar o Firebase ML e o AutoML Vision Edge para treinar um modelo com suas próprias imagens e categorias. O modelo personalizado é treinado no Google Cloud e, quando o modelo está pronto, é usado totalmente no dispositivo.

Comece com a rotulagem de imagens Comece com a detecção de objetos

Capacidades chave

Treine modelos com base em seus dados

Treine automaticamente rotulagem de imagem personalizada e modelos de detecção de objeto para reconhecer os rótulos de seu interesse, usando seus dados de treinamento.

Hospedagem de modelo integrada

Hospede seus modelos com o Firebase e carregue-os em tempo de execução. Ao hospedar o modelo no Firebase, você pode garantir que os usuários tenham o modelo mais recente sem lançar uma nova versão do aplicativo.

E, claro, você também pode agrupar o modelo com seu aplicativo, para que esteja imediatamente disponível na instalação.

Caminho de implementação

Reúna dados de treinamento Reúna um conjunto de dados de exemplos de cada rótulo que você deseja que seu modelo reconheça.
Treine um novo modelo No Google Cloud Console, importe seus dados de treinamento e use-os para treinar um novo modelo.
Use o modelo em seu aplicativo Agrupe o modelo com seu aplicativo ou baixe-o do Firebase quando for necessário. Em seguida, use o modelo para rotular as imagens no dispositivo.

Preços e limites

Para treinar modelos personalizados com o AutoML Vision Edge, você deve estar no plano pré-pago (Blaze).

Conjuntos de dados Faturado de acordo com as taxas do Cloud Storage
Imagens por conjunto de dados 1.000.000
Horas de treinamento Sem limite por modelo

Próximos passos