সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
চিত্র লেবেলিং
plat_iosplat_android
ক্লাউড ভিশন এর ইমেজ লেবেলিং API এর সাথে, আপনি কোনো অতিরিক্ত প্রাসঙ্গিক মেটাডেটা প্রদান না করেই একটি ইমেজে সত্তাকে চিনতে পারেন।
ইমেজ লেবেলিং আপনাকে ছবির বিষয়বস্তুর অন্তর্দৃষ্টি দেয়। When you use the API, you get a list of the entities that were recognized: people, things, places, activities, and so on. পাওয়া প্রতিটি লেবেল একটি স্কোরের সাথে আসে যা এমএল মডেলের প্রাসঙ্গিকতার সাথে আত্মবিশ্বাসকে নির্দেশ করে। এই তথ্যের সাহায্যে আপনি স্বয়ংক্রিয় মেটাডেটা জেনারেশন এবং সামগ্রী সংযোজনের মতো কাজ সম্পাদন করতে পারেন।
Firebase ML এর চিত্র লেবেলিং এপিআই Google Cloud শিল্প-শীর্ষস্থানীয় চিত্র বোঝার ক্ষমতা দ্বারা চালিত, যা অনেক বিভাগে 10,000+ লেবেল সহ চিত্রগুলিকে শ্রেণিবদ্ধ করতে পারে। (নীচে দেখুন।)
In addition the text description of each label that Firebase ML returns, it also returns the label's Google Knowledge Graph entity ID. এই আইডিটি এমন একটি স্ট্রিং যা লেবেল দ্বারা উপস্থাপিত সত্তাটিকে অনন্যভাবে সনাক্ত করে এবং এটি একই ID যা নলেজ গ্রাফ অনুসন্ধান API দ্বারা ব্যবহৃত হয়। You can use this string to identify an entity across languages, and independently of the formatting of the text description.
সীমাবদ্ধ কোনও ব্যয় ব্যবহার
প্রতি মাসে এই বৈশিষ্ট্যের প্রথম 1000 ব্যবহারের জন্য কোনও ব্যয় নেই: মূল্য দেখুন
উদাহরণ লেবেল
The image labeling API supports 10,000+ labels, including the following examples and many more:
শ্রেণী
উদাহরণ লেবেল
শ্রেণী
উদাহরণ লেবেল
শিল্প ও বিনোদন
Sculpture Musical Instrument Dance
জ্যোতির্বিজ্ঞানের বস্তু
Comet Galaxy Star
ব্যবসা এবং শিল্প
Restaurant Factory Airline
রং
Red Green Blue
ডিজাইন
Floral Pattern Wood Stain
পান করুন
Coffee Tea Milk
ঘটনা
Meeting Picnic Vacation
কাল্পনিক চরিত্র
Santa Claus Superhero Mythical creature
খাদ্য
Casserole Fruit Potato chip
বাড়ি এবং বাগান
Laundry basket Dishwasher Fountain
কার্যক্রম
Wedding Dancing Motorsport
উপকরণ
Ceramic Textile Fiber
মিডিয়া
Newsprint Document Sign
পরিবহন মোড
Aircraft Motorcycle Subway
পেশা
Actor Florist Police
জীব
Plant Animal Fungus
সংস্থাগুলি
Government Club College
স্থান
Airport Mountain Tent
প্রযুক্তি
Robot Computer Solar panel
জিনিস
Bicycle Pipe Doll
উদাহরণ ফলাফল
Photo: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["Image Labeling \nplat_ios plat_android \n\nWith Cloud Vision's image labeling APIs, you can recognize entities in\nan image without having to provide any additional contextual metadata.\n\nImage labeling gives you insight into the content of images. When you use the\nAPI, you get a list of the entities that were recognized: people, things,\nplaces, activities, and so on. Each label found comes with a score that\nindicates the confidence the ML model has in its relevance. With this\ninformation, you can perform tasks such as automatic metadata generation\nand content moderation.\n\n\u003cbr /\u003e\n\nReady to get started? Choose your platform:\n\n[iOS+](/docs/ml/ios/label-images)\n[Android](/docs/ml/android/label-images)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n| **Want to label images with your own categories?** Train your own image labeling models with [AutoML Vision Edge](/docs/ml/automl-image-labeling).\n| **Looking for on-device image labeling?** Try the [standalone ML Kit library](https://developers.google.com/ml-kit/vision/image-labeling).\n\nKey capabilities\n\n|--------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| High-accuracy image labeling | Firebase ML's image labeling API is powered by Google Cloud's industry-leading image understanding capability, which can classify images with 10,000+ labels in many categories. (See below.) Try it yourself with the [Cloud Vision API demo](https://cloud.google.com/vision/docs/drag-and-drop). |\n| Knowledge Graph entity support | In addition the text description of each label that Firebase ML returns, it also returns the label's Google Knowledge Graph entity ID. This ID is a string that uniquely identifies the entity represented by the label, and is the same ID used by the [Knowledge Graph Search API](https://developers.google.com/knowledge-graph/). You can use this string to identify an entity across languages, and independently of the formatting of the text description. |\n| Limited no-cost use | No-cost for first 1000 uses of this feature per month: see [Pricing](/pricing) |\n\nExample labels\n\nThe image labeling API supports 10,000+ labels, including the following examples\nand many more:\n\n| Category | Example labels | Category | Example labels |\n|------------------------|------------------------------------------|----------------------|-----------------------------------------------|\n| Arts \\& entertainment | `Sculpture` `Musical Instrument` `Dance` | Astronomical objects | `Comet` `Galaxy` `Star` |\n| Business \\& industrial | `Restaurant` `Factory` `Airline` | Colors | `Red` `Green` `Blue` |\n| Design | `Floral` `Pattern` `Wood Stain` | Drink | `Coffee` `Tea` `Milk` |\n| Events | `Meeting` `Picnic` `Vacation` | Fictional characters | `Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature` |\n| Food | `Casserole` `Fruit` `Potato chip` | Home \\& garden | `Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain` |\n| Activities | `Wedding` `Dancing` `Motorsport` | Materials | `Ceramic` `Textile` `Fiber` |\n| Media | `Newsprint` `Document` `Sign` | Modes of transport | `Aircraft` `Motorcycle` `Subway` |\n| Occupations | `Actor` `Florist` `Police` | Organisms | `Plant` `Animal` `Fungus` |\n| Organizations | `Government` `Club` `College` | Places | `Airport` `Mountain` `Tent` |\n| Technology | `Robot` `Computer` `Solar panel` | Things | `Bicycle` `Pipe` `Doll` |\n\nExample results Photo: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0\n\n| Label | Knowledge Graph entity ID | Confidence |\n|-------------------------|---------------------------|------------|\n| sport venue | /m/0bmgjqz | 0.9860726 |\n| player | /m/02vzx9 | 0.9797604 |\n| stadium | /m/019cfy | 0.9635762 |\n| soccer specific stadium | /m/0404y4 | 0.95806926 |\n| football player | /m/0gl2ny2 | 0.9510419 |\n| sports | /m/06ntj | 0.9253524 |\n| soccer player | /m/0pcq81q | 0.9033665 |\n| arena | /m/018lrm | 0.8897188 |"]]
