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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 desenvolvimento de aplicativos 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 seu modelo usando o AutoML Vision Edge.
Dispositivos Edge 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; O 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, com a principal diferença de que os FlatBuffers não precisam de uma etapa de análise/ descompactação para uma representação secundária antes de acessar os dados, geralmente acoplados com a alocação de memória por objeto.
IoT Internet das Coisas (IoT, na sigla em inglês); O uso de dispositivos conectados em rede, incorporados ao ambiente físico, para melhorar algum processo existente ou possibilitar um novo cenário que antes não era possível.
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 Python (PIL, na sigla em inglês) adiciona recursos de processamento de imagens 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 completa de código aberto para machine learning. É o software usado para criar um modelo de machine learning.
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 de 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(), apenas para modelos do TF Lite, em oposição a modelos normais do TensorFlow.
tf.session() Uma classe para executar operações do TensorFlow usando um modelo do TensorFlow.
Xcode Xcode é um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE, na sigla em inglês) para macOS que contém um conjunto de ferramentas de desenvolvimento de software desenvolvidas pela Apple para o desenvolvimento de software para macOS, iOS, watchOS e tvOS.