Vision AI
透過 AutoML Vision 從雲端或邊緣裝置的圖片中發掘深入分析資訊,或使用預先訓練的 Vision API 模型偵測情緒、理解文字,或執行其他作業。

準確率領先業界的圖片解讀功能
Google Cloud 提供兩項採用機器學習技術的電腦視覺產品,讓您透過預測準確率領先業界的技術解讀圖片內容。
AutoML Vision
您可以將自訂機器學習模型的訓練作業加以自動化。直接透過 AutoML Vision 簡單易用的圖形介面上傳圖片並訓練自訂圖片模型;針對準確率、延遲時間及規模大小,進行模型最佳化;將模型匯出到雲端應用程式,或匯出到一組邊緣裝置。
Vision API
Google Cloud 的 Vision API 透過 REST 和 RPC API 提供功能強大的預先訓練機器學習模型。為圖片指派標籤後,即可快速將圖片分類到數百萬個預先定義的類別。另外,這個 API 也能偵測物件與臉孔、讀取印刷文字與手寫文字,以及將具有參考價值的中繼資料新增至圖片目錄。
優點

從邊緣位置取得深入分析資料
使用 AutoML Vision Edge 建構並部署快速準確的模型,以便在邊緣分類圖片或偵測物件,並根據本機資料觸發即時動作。AutoML Vision Edge 支援各種資源受限且重視延遲時間的邊緣裝置。 瞭解詳情。

解讀文字並採取行動
Vision API 可透過 OCR 技術在各種圖片檔案類型中偵測文字,並能識別超過 50 種語言。Vision API 屬於 Document Understanding AI 的一部分;您可以透過 Document Understanding AI 快速處理數百萬份文件,並自動化業務工作流程。
哪一項視覺產品最符合您的需求?
您可以透過 Vision API 使用數千個預先定義的標籤迅速分類內容,也可以使用 AutoML Vision 另外建立符合特定需求的自訂標籤。這兩項產品可以單獨使用,也可以搭配使用來取得絕佳優勢。
AutoML Vision | Vision API | |
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使用者介面 | ||
使用 API
使用 REST 和 RPC API。
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使用圖形 UI
使用圖形使用者介面。
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預先定義或自訂的標籤服務 | ||
使用預先定義的標籤分類圖片
預先訓練模型採用各種預先定義標籤的資料庫。
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使用自訂標籤分類圖片
訓練模型透過您選擇的標籤為圖片分類
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使用 Google 的資料標籤服務
我們的團隊可協助您為圖片、影片及文字加上註解。
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邊緣部署 | ||
在邊緣位置部署機器學習模型
針對邊緣裝置部署低延遲且高準確率的最佳化模型。
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與機器學習套件相互整合 |
其他功能 | ||
偵測物件
偵測物件的位置與數量資訊。
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啟用視覺化產品搜尋功能
將相片與產品目錄中的圖片進行比對,傳回類似物件的排名清單。
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偵測印刷文字與手寫文字
使用 OCR 並自動識別語言。
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偵測臉部
偵測臉部和臉部特徵 (不支援臉部辨識)。
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識別熱門地點與產品標誌
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指派一般圖片屬性
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偵測網路實體和頁面
尋找新聞活動、標誌,以及網路上的類似圖片。
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審核內容
偵測圖片中的煽情露骨內容 (成人內容或暴力內容等)。
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辨識名人
辨識圖片中的名人臉孔 (尚未公開發布,請參閱說明文件)。
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Vision API 客戶


AutoML Vision 客戶




2019 年 Google Cloud Next 大會精彩內容
瞭解企業客戶如何運用 Google Cloud AI 從圖像資料中發掘寶貴情報。
用途
視覺化產品搜尋
可在圖片中尋找有興趣的產品,並使用 Vision API 以視覺化方式搜尋產品目錄。
定價
資源
參加課程和實作研究室

開始使用
本頁所列產品或功能目前仍在 Beta 測試階段。如要進一步瞭解各個產品的推出階段,歡迎參考這個網頁。
Cloud AI 產品符合這個頁面所列的服務水準協議政策。這些產品的延遲時間或可用性保證可能與其他 Google Cloud 服務不同。