Detecção de caixa delimitadora

Experimental

This feature is subject to the "Pre-GA Offerings Terms" in the General Service Terms section of the Service Specific Terms. Pre-GA features are available "as is" and might have limited support. For more information, see the launch stage descriptions.

Para conferir um exemplo de detecção de caixa delimitadora, execute o notebook do Jupyter "Spatial understanding with Gemini 2.0" em um dos seguintes ambientes:

Abrir no Colab | Abrir no Colab Enterprise | Abrir nos blocos gerenciados pelo usuário do Vertex AI Workbench | Ver no GitHub

Neste lançamento experimental, oferecemos aos desenvolvedores uma ferramenta poderosa para detecção e localização de objetos em imagens e vídeos. Ao identificar e delimitar objetos com caixas delimitadoras, os desenvolvedores podem desbloquear uma ampla gama de aplicativos e melhorar a inteligência dos projetos.

Principais benefícios:

• Simples:integre recursos de detecção de objetos aos seus aplicativos com facilidade, independentemente da sua experiência em visão computacional.
• Personalizável:produz caixas delimitadoras com base em instruções personalizadas (por exemplo, "Quero ver caixas delimitadoras de todos os objetos verdes nesta imagem") sem precisar treinar um modelo personalizado.

Detalhes técnicos:

• Entrada:seu comando e as imagens ou frames de vídeo associados.
• Saída:caixas delimitadoras no formato [y_min, x_min, y_max, x_max]. O canto superior esquerdo é a origem. Os eixos x e y vão horizontalmente e verticalmente, respectivamente. Os valores de coordenadas são normalizados de 0 a 1.000 para cada imagem.
• Visualização:os usuários do AI Studio vão ver as caixas delimitadoras plotadas na interface. Os usuários da Vertex AI precisam visualizar as caixas delimitadoras usando um código de visualização personalizado.