AutoML Vision Edge の用語

用語 説明
Android Studio Android アプリ開発の公式の統合開発環境(IDE)。
CocoaPods iOS アプリの開発に使用する依存関係マネージャー。Swift と Objective-C の Cocoa プロジェクトで外部ライブラリを管理するための標準形式を提供します。
Core ML Apple 製品で使用される機械学習フレームワーク。TensorFlow Lite モデルを、Apple デバイスで使用する CoreML 形式に変換できます。
コンテナ(Docker/container にエクスポート) イメージのランタイム インスタンス。AutoML Vision Edge でモデルをエクスポートする場合の選択肢の 1 つです。
Edge デバイス クラウドの外部でコンピューティング機能を提供するデバイス。プライバシーや機密性、低レイテンシ、帯域幅の制約のため、これらのデバイスがモデルの予測で必要になることがあります。コンピューティングと電力に制約がある場合、それに特化したモデルが必要になることがあります。
Edge TPU Edge デバイスの一種。エッジで推論を行うために設計された、Google 専用の特定用途向け集積回路(ASIC)です。.tflite モデルのみがサポートされます。
Firebase モバイルとウェブ アプリケーションの開発プラットフォーム。
FlatBuffers プロトコル バッファに似ていますが、データにアクセスする前のセカンダリ表現に解析 / 展開する手順は必要ありません。多くの場合、オブジェクトごとのメモリ割り当てと一体になっています。
IoT モノのインターネット(IoT)。物理環境に組み込まれたネットワーク接続デバイスを使用して、既存プロセス改善や、これまでは不可能だった新しいシナリオを可能にします。
ML Kit ML Kit はカスタムモデルの API レイヤとして機能します。デバイス上でカスタムモデルを使用できるようにするモバイル ソフトウェア開発キット(SDK)です。
Pillow Python Imaging Library(PIL)は、Python インタプリタに画像処理機能を追加します。Pillow はベースとなる PIL の修正版です。
プロトコル バッファ(protobuf) 構造化データのシリアル化を行う Google の拡張可能なメカニズムで、プラットフォームや言語に依存しません。FlatBuffers に似ています。
TensorFlow TensorFlow は、機械学習向けのエンドツーエンドのオープンソース プラットフォーム。機械学習モデルの作成に使用されるソフトウェアです。
TensorFlow lite モデル(TF Lite/model.tflite モバイル デバイスや組み込みデバイスで使用するために圧縮された TensorFlow ML モデル。

  • TF Lite コンバータ - TensorFlow Lite は、最適化された FlatBuffer 形式でグラフを表現します。このため、クライアントにデプロイする前に、TensorFlow モデル(プロトコル バッファ)FlatBuffer ファイルに変換する必要があります。
  • TF Lite インタプリタ - tf.Session() のジョブを処理するクラス。通常の TensorFlow モデルではなく TF Lite モデルでのみ使用されます。
tf.session() TensorFlow モデルを使用して TensorFlow オペレーションを実行するためのクラス。
Xcode Xcode は macOS 用の統合開発環境(IDE)で、macOS、iOS、watchOS、tvOS 用のソフトウェアを開発するために Apple が作成した一連のソフトウェア開発ツールが含まれています。