Dodawanie etykiet do obrazów

Dzięki interfejsom API do etykietowania obrazów w Cloud Vision możesz rozpoznawać encje w bez konieczności podawania dodatkowych metadanych kontekstowych.

Oznaczanie obrazów etykietami zapewnia wgląd w ich zawartość. Jeśli używasz tagu API, otrzymasz listę rozpoznanych jednostek: osoby, rzeczy, o miejscach, aktywnościach itd. Każda znaleziona etykieta ma ocenę, która wskazuje pewność co do trafności modelu ML. W związku z tym możesz wykonywać takie działania jak automatyczne generowanie metadanych, i moderacja treści.

Chcesz rozpocząć? Wybierz platformę:

iOS lub nowszy Android

Najważniejsze funkcje

Oznaczanie obrazów o wysokiej dokładności

Interfejs API do etykietowania obrazów w usłudze Firebase ML korzysta z technologii Google Cloud najnowocześniejszą w branży technologię rozpoznawania obrazów, która klasyfikuje obrazy z ponad 10 000 etykiet w wielu kategoriach. (patrz niżej).

Sprawdź, jak to działa, dzięki Chmura Prezentacja interfejsu Vision API

Obsługa elementu Grafu wiedzy

Uzupełnieniem tekstu każdej etykiety, którą Firebase ML zwraca także identyfikator jednostki Grafu wiedzy Google etykiety. Ten identyfikator jest ciągiem znaków jednoznacznie identyfikującym podmiot reprezentowany przez i jest to ten sam identyfikator używany przez Interfejs API wyszukiwania Grafu wiedzy. Za pomocą tego ciągu znaków możesz zidentyfikować jednostkę w różnych językach. niezależnie od formatowania opisu tekstowego.

Ograniczone, bezpłatne wykorzystanie

Bezpłatne za pierwsze 1000 zastosowań tej funkcji miesięcznie: zobacz Ceny

Przykładowe etykiety

Interfejs API do etykietowania obrazów obsługuje ponad 10 tys. etykiet, m.in. te przykłady i wiele innych:

Kategoria	Przykładowe etykiety	Kategoria	Przykładowe etykiety
Sztuka i rozrywka	`Sculpture` `Musical Instrument` `Dance`	Obiekty astronomiczne	`Comet` `Galaxy` `Star`
Biznes industrialny	`Restaurant` `Factory` `Airline`	Kolory	`Red` `Green` `Blue`
Projektowanie	`Floral` `Pattern` `Wood Stain`	Napoje	`Coffee` `Tea` `Milk`
Wydarzenia	`Meeting` `Picnic` `Vacation`	Fikcyjne postacie	`Santa Claus` `Superhero` `Mythical creature`
Jedzenie	`Casserole` `Fruit` `Potato chip`	Dom i ogród	`Laundry basket` `Dishwasher` `Fountain`
Działania	`Wedding` `Dancing` `Motorsport`	Materiały	`Ceramic` `Textile` `Fiber`
Multimedia	`Newsprint` `Document` `Sign`	Środki transportu	`Aircraft` `Motorcycle` `Subway`
Zawody	`Actor` `Florist` `Police`	Organizmy	`Plant` `Animal` `Fungus`
Organizacje	`Government` `Club` `College`	Miejsca	`Airport` `Mountain` `Tent`
Technologia	`Robot` `Computer` `Solar panel`	Rzeczy	`Bicycle` `Pipe` `Doll`

Przykładowe wyniki

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

Etykieta	Identyfikator jednostki Grafu wiedzy	Poziom ufności
obiekt sportowy	/m/0bmgjqz	0,9860726
gracz	/m/02vzx9	0,9797604
stadion	/m/019cfy	0,9635762
stadion piłkarski	/m/0404y4	0,95806926
piłkarz	/m/0gl2ny2	0,9510419
sport	/m/06ntj	0,9253524
piłkarz	/m/0pcq81q	0,9033665
arena	/m/018lrm	0,8897188