Bildbeschriftung
Mit den Bildbeschriftungs-APIs von Cloud Vision können Sie Entitäten in einem Bild erkennen, ohne zusätzliche kontextbezogene Metadaten bereitstellen zu müssen.
Durch die Bildbeschriftung erhalten Sie Einblick in den Inhalt von Bildern. Wenn Sie die API verwenden, erhalten Sie eine Liste der erkannten Entitäten: Personen, Dinge, Orte, Aktivitäten usw. Für jedes gefundene Label gibt es eine Bewertung, die das Vertrauen des ML-Modells in seine Relevanz angibt. Mit diesen Informationen können Sie Aufgaben wie die automatische Generierung von Metadaten und die Moderation von Inhalten ausführen.
Schlüsselfähigkeiten
Hochpräzise Bildbeschriftung | Die Bildbeschriftungs-API von Firebase ML basiert auf der branchenführenden Bildverständnisfunktion von Google Cloud, die Bilder mit mehr als 10.000 Beschriftungen in vielen Kategorien klassifizieren kann. (Siehe unten.) Probieren Sie es selbst mit der Cloud Vision API-Demo aus. |
Unterstützung von Knowledge Graph-Entitäten | Zusätzlich zur Textbeschreibung jedes Labels, das Firebase ML zurückgibt, wird auch die Google Knowledge Graph-Entitäts-ID des Labels zurückgegeben. Diese ID ist eine Zeichenfolge, die die durch die Bezeichnung dargestellte Entität eindeutig identifiziert, und es handelt sich um dieselbe ID, die von der Knowledge Graph Search API verwendet wird. Mit dieser Zeichenfolge können Sie eine Entität sprachübergreifend und unabhängig von der Formatierung der Textbeschreibung identifizieren. |
Begrenzte kostenlose Nutzung | Für die ersten 1000 Nutzungen dieser Funktion pro Monat fallen keine Kosten an: siehe Preise |
Beispieletiketten
Die Bildbeschriftungs-API unterstützt mehr als 10.000 Beschriftungen, darunter die folgenden Beispiele und viele mehr:
Kategorie | Beispieletiketten | Kategorie | Beispieletiketten |
---|---|---|---|
Kunst und Unterhaltung | Sculpture Musical Instrument Dance | Astronomische Objekte | Comet Galaxy Star |
Geschäft & Industrie | Restaurant Factory Airline | Farben | Red Green Blue |
Design | Floral Pattern Wood Stain | Trinken | Coffee Tea Milk |
Veranstaltungen | Meeting Picnic Vacation | Fiktive Charaktere | Santa Claus Superhero Mythical creature |
Essen | Casserole Fruit Potato chip | Haus & Garten | Laundry basket Dishwasher Fountain |
Aktivitäten | Wedding Dancing Motorsport | Materialien | Ceramic Textile Fiber |
Medien | Newsprint Document Sign | Transportmittel | Aircraft Motorcycle Subway |
Berufe | Actor Florist Police | Organismen | Plant Animal Fungus |
Organisationen | Government Club College | Setzt | Airport Mountain Tent |
Technologie | Robot Computer Solar panel | Dinge | Bicycle Pipe Doll |
Beispielergebnisse

Etikett | Knowledge Graph-Entitäts-ID | Vertrauen |
---|---|---|
Sportveranstaltung | /m/0bmgjqz | 0,9860726 |
Spieler | /m/02vzx9 | 0,9797604 |
Stadion | /m/019cfy | 0,9635762 |
Fußballspezifisches Stadion | /m/0404y4 | 0,95806926 |
Fußballspieler | /m/0gl2ny2 | 0,9510419 |
Sport | /m/06ntj | 0,9253524 |
Fußballspieler | /m/0pcq81q | 0,9033665 |
Arena | /m/018lrm | 0,8897188 |