AutoML Vision te permite entrenar modelos de aprendizaje automático para clasificar tus imágenes según las etiquetas que definas.
- Entrena modelos a partir de imágenes etiquetadas y evalúa su rendimiento.
- Aprovecha un servicio de etiquetado manual para conjuntos de datos con imágenes sin etiquetar.
- Registra modelos entrenados para la entrega a través de la API de AutoML.
AutoML Vision Edge ahora te permite exportar tus modelos de entrenamiento personalizados.
- AutoML Vision Edge te permite entrenar y, también, implementar modelos de baja latencia y alta precisión optimizados para dispositivos perimetrales.
- Con Tensorflow Lite, Core ML y los formatos de exportación de contenedores, AutoML Vision Edge es compatible con una variedad de dispositivos.
- Arquitecturas de hardware compatibles: Coral Edge TPU, ARM y NVIDIA.
- Para crear una aplicación en dispositivos iOS o Android, puedes usar AutoML Vision Edge en el Kit de ML. Esta solución está disponible a través de Firebase y ofrece un flujo de desarrollo de principio a fin para crear y también implementar modelos personalizados en dispositivos móviles mediante las bibliotecas cliente del kit de AA.
Guías
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Guía de inicio rápido: Etiqueta imágenes con AutoML Vision
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Guía de inicio rápido: Etiqueta imágenes con un modelo de AutoML Vision Edge
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Guía para principiantes de AutoML Vision
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Prepara tus datos de entrenamiento
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Creación de conjuntos de datos e importación de imágenes
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Etiquetado manual
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Implementa tu modelo
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Evaluar modelos
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Haz predicciones individuales
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Videos
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