Com o AutoML Vision, é possível treinar modelos de machine learning para classificar imagens de acordo com os rótulos definidos por você.
- Treine modelos com base em imagens identificadas e avalie o desempenho.
- Aproveite um serviço de identificação humana para conjuntos de dados com imagens não identificadas.
- Registre modelos treinados para disponibilização pela API AutoML.
Agora, o AutoML Vision Edge permite que você exporte seus modelos personalizados treinados.
- O AutoML Vision Edge permite treinar e implantar modelos de baixa latência e alta precisão otimizados para dispositivos de borda.
- Com o Tensorflow Lite, o Core ML e os formatos de exportação de contêiner, o AutoML Vision Edge é compatível com vários dispositivos.
- Arquiteturas de hardware compatíveis: Coral Edge TPU, ARM e NVIDIA.
- Para criar um aplicativo em dispositivos iOS ou Android, é possível usar o AutoML Vision Edge no kit de ML. Essa solução está disponível por meio do Firebase e oferece um fluxo de desenvolvimento completo para criar e implantar modelos personalizados em dispositivos móveis usando bibliotecas de cliente do kit de ML.
Guias
-
Guia de início rápido: rotular imagens usando o AutoML Vision
-
Guia de início rápido: rotular imagens usando um modelo do AutoML Vision Edge
-
Guia para iniciantes do AutoML Vision
-
Preparar os dados de treinamento
-
Como criar conjuntos de dados e importar imagens
-
Rotulagem humana
-
Como implantar um modelo
-
Como avaliar modelos;
-
Como fazer previsões individuais
-
Vídeos
Fazer uma avaliação do Cloud Vision
Crie uma conta para avaliar o desempenho dos nossos produtos em
cenários reais.
Novos clientes também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar
e implantar cargas de trabalho.