AutoML Vision を使用すると、独自に定義したラベルに従って画像を分類するよう ML モデルをトレーニングできます。

  • ラベル付きの画像からモデルをトレーニングし、そのパフォーマンスを評価します。
  • ラベルのない画像を含むデータセットに対してヒューマン ラベリング サービスを活用します。
  • AutoML API を介して処理用のトレーニング済みモデルを登録します。

AutoML Vision Edge では、トレーニング済みのカスタムモデルをエクスポートできます。

  • AutoML Vision Edge により、エッジデバイス向けに最適化された、低レイテンシ、高精度のモデルをトレーニングしてデプロイできます。
  • TensorFlow Lite、Core ML、コンテナ エクスポート形式など、AutoML Vision Edge はさまざまなデバイスに対応しています。
  • サポート対象のハードウェア アーキテクチャ: Coral Edge TPU、ARM、NVIDIA。
  • iOS や Android デバイスでアプリケーションを作成するには、ML Kit の AutoML Vision Edge を使用します。このソリューションは Firebase から利用できます。ML Kit クライアント ライブラリを使用して、カスタムモデルを作成してモバイル デバイスにデプロイするエンドツーエンドの開発フローを提供します。
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