Bildlabeling

Mit den Bildlabeling-APIs von Cloud Vision können Sie Entitäten in einem Bild erkennen, ohne zusätzliche Kontextmetadaten angeben zu müssen.

Das Bildlabeling gibt Ihnen Einblicke in den Inhalt von Bildern. Wenn Sie die API verwenden, erhalten Sie eine Liste der erkannten Entitäten: Personen, Dinge, Orte, Aktivitäten usw. Jedes gefundene Label hat einen Wert, der die Zuverlässigkeit des ML-Modells in Bezug auf seine Relevanz angibt. Mit diesen Informationen können Sie Aufgaben wie die automatische Metadatengenerierung und die Inhaltsmoderation ausführen.

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Hauptmerkmale

Bildlabeling mit hoher Genauigkeit

Firebase MLs Bildlabeling-API basiert auf Google Clouds branchenführender Bilderkennungsfunktion, mit der Bilder mit mehr als 10.000 Labels in vielen Kategorien klassifiziert werden können. (siehe unten)

Testen Sie die Cloud Vision API Demo.

Unterstützung von Knowledge Graph-Entitäten

Zusätzlich zur Textbeschreibung jedes Labels, das von Firebase ML zurückgegeben wird, wird auch die Entitäts-ID des Labels im Google Knowledge Graph zurückgegeben. Diese ID ist ein String, der die durch das Label dargestellte Entität eindeutig identifiziert und mit der ID der Knowledge Graph Search API identisch ist. Mit diesem String können Sie eine Entität sprachübergreifend und unabhängig von der Formatierung der Textbeschreibung identifizieren.

Begrenzte kostenlose Nutzung

Die ersten 1.000 Nutzungen dieser Funktion pro Monat sind kostenlos. Weitere Informationen finden Sie unter Preise.

Beispiellabels

Die Bildlabeling-API unterstützt mehr als 10.000 Labels, darunter die folgenden Beispiele und viele mehr:

Kategorie	Beispiellabels	Kategorie	Beispiellabels
Kunst und Unterhaltung	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	Astronomische Objekte	`Comet` `Galaxy` `Star`
Unternehmen &Industrie	`Restaurant` `Factory` `Airline`	Farben	`Red` `Green` `Blue`
Design	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	Getränke	`Coffee` `Tea` `Milk`
Ereignisse	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	Fiktive Figuren	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
Nahrungsmittel	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	Haus &Garten	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
Aktivitäten	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	Material	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
Medien	`Newsprint` `Document` `Sign`	Transportmittel	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
Berufe	`Actor` `Florist` `Police`	Organismen	`Plant` `Animal` `Fungus`
Organisationen	`Government` `Club` `College`	Orte	`Airport` `Mountain` `Tent`
Technologie	`Robot` `Computer` `Solar panel`	Dinge	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

Beispielergebnisse

Foto: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0

Label	Entitäts-ID im Knowledge Graph	Zuverlässigkeit
Sportstätte	/m/0bmgjqz	0.9860726
Spieler	/m/02vzx9	0.9797604
Stadion	/m/019cfy	0.9635762
Fußballstadion	/m/0404y4	0.95806926
Fußballspieler	/m/0gl2ny2	0.9510419
Sport	/m/06ntj	0.9253524
Fußballspieler	/m/0pcq81q	0.9033665
Arena	/m/018lrm	0.8897188