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機械学習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: 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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