Documentazione di AutoML Vision
AutoML Vision consente di addestrare modelli di machine learning per classificare le immagini in base alle etichette che hai definito.
- Addestra i modelli a partire da immagini etichettate e valutane il rendimento.
- Utilizza un servizio di etichettatura umana per set di dati con immagini non etichettate.
- Registra i modelli addestrati per la pubblicazione tramite l'API AutoML.
AutoML Vision Edge ora consente di esportare i modelli addestrati personalizzati.
- AutoML Vision Edge consente di addestrare ed eseguire il deployment di modelli a bassa latenza e ad alta precisione ottimizzati per i dispositivi periferici.
- Con i formati Tensorflow Lite, Core ML e esportazione di container, AutoML Vision Edge supporta una vasta gamma di dispositivi.
- Architetture hardware supportate: Coral Edge TPU, ARM e NVIDIA.
- Per creare un'applicazione su dispositivi iOS o Android, puoi utilizzare AutoML Vision Edge in ML Kit. Questa soluzione è disponibile tramite Firebase e offre un flusso di sviluppo end-to-end per la creazione e il deployment di modelli personalizzati sui dispositivi mobili utilizzando le librerie client ML Kit.
Risorse di documentazione
Guide
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Guida rapida: etichetta le immagini utilizzando AutoML Vision
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Guida rapida: etichetta le immagini utilizzando un modello AutoML Vision Edge
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Guida per nuovi utenti di AutoML Vision
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Preparazione dei dati di addestramento
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Creazione di set di dati e importazione di immagini
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Etichettatura umana
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Deployment del modello
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Valutazione dei modelli
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Generazione di previsioni individuali
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Riferimento
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