Terminologia do AutoML Vision Edge

Termo Descrição
Android Studio O ambiente para desenvolvimento integrado oficial para desenvolvimento de apps para Android.
CocoaPods Um gerenciador de dependências usado aqui para o desenvolvimento de apps para iOS. para que os projetos Swift e Objective-C da Cocoa forneçam um formato padrão para o gerenciamento de bibliotecas externas.
Core ML Uma estrutura de aprendizado de máquina usada em produtos da Apple. Os modelos do TensorFlow Lite podem ser convertidos para o formato CoreML para uso em dispositivos da Apple.
Contêiner ("exportar para o Docker/contêiner") A instância de tempo de execução de uma imagem. uma das opções de exportação para o modelo usando o AutoML Vision Edge.
Dispositivos perimetrais Um dispositivo que oferece recursos de computação fora da nuvem. A demanda por privacidade/confidencialidade, baixa latência e restrições de largura de banda impulsiona a demanda por previsões com nossos modelos nesses dispositivos. As restrições de computação e energia levam a modelos especializados para eles.
Edge TPU Um tipo de dispositivo Edge; circuito integrado específico do aplicativo (ASIC, na sigla em inglês) personalizado do Google, projetado para executar a inferência na borda. Compatível apenas com modelos .tflite.
Firebase Uma plataforma de desenvolvimento de aplicativos para dispositivos móveis e Web.
FlatBuffers Semelhante aos buffers de protocolo, a principal diferença é que o FlatBuffers não precisa de uma etapa de análise/ descompactação para uma representação secundária antes de acessar os dados, geralmente associado à alocação de memória por objeto.
IoT Internet das Coisas (IoT na sigla em inglês); O uso de dispositivos conectados à rede, incorporados ao ambiente físico, para melhorar alguns processos já existentes ou possibilitar cenários antes impossíveis.
Kit de ML O Kit de ML atua como uma camada de API no seu modelo personalizado. Um kit de desenvolvimento de software (SDK, na sigla em inglês) para dispositivos móveis que permite usar um modelo personalizado no dispositivo.
Pillow A biblioteca de imagens do Python (PIL, na sigla em inglês) adiciona recursos de processamento de imagem ao interpretador do Python. O Pillow é uma versão modificada da PIL de base.
Buffers de protocolo ("protobuf") Mecanismo do Google que é extensível e neutro de plataforma e de linguagem e serve para a serialização de dados estruturados. São semelhantes aos FlatBuffers.
TensorFlow O TensorFlow é uma plataforma de código aberto completa para aprendizado de máquina. É o software utilizado para criar um modelo de aprendizado de máquina.
Modelo do TensorFlow Lite (TF Lite/model.tflite) Um modelo de ML do TensorFlow que foi compactado para uso em dispositivos móveis e incorporados.

  • Conversor do TF Lite: o TensorFlow Lite usa o formato FlatBuffer otimizado para representar gráficos. Portanto, um modelo do TensorFlow (buffer de protocolo) precisa ser convertido em um arquivo FlatBuffer antes da implantação nos clientes.
  • interpretador do TF Lite: uma classe que faz o trabalho de um tf.Session(), somente para modelos TF Lite, e não modelos de TensorFlow regulares.
tf.session() Uma classe para executar operações do TensorFlow usando um modelo do TensorFlow.
Xcode O Xcode é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE, na sigla em inglês) para macOS que contém um conjunto de ferramentas de desenvolvimento de software desenvolvido por Apple para desenvolver software para macOS, iOS, watchOS e tvOS.