Documentación de la detección de objetos de Cloud AutoML Vision

Descripción general de las características

La detección de objetos de Cloud AutoML Vision permite a los desarrolladores entrenar modelos personalizados de aprendizaje automático capaces de detectar objetos individuales en una imagen determinada junto con su cuadro de límite y etiqueta.

La actualización de la detección de objetos de Cloud AutoML Vision incluye las siguientes características:

  • Localización de objetos: Detecta varios objetos en una imagen además de proporcionar información sobre el objeto y dónde se encontró en la imagen.

  • API/IU: Proporciona una API y una interfaz de usuario personalizada a fin de importar tu conjunto de datos de un archivo CSV alojado en Google Cloud Storage y de imágenes de entrenamiento, agregar y quitar anotaciones de imágenes importadas, entrenar y revisar métricas de evaluación de modelos, además de usar tu modelo con la predicción en línea.

AutoML Vision Edge ahora te permite exportar tus modelos entrenados personalizados de detección de objetos de AutoML Vision.

  • AutoML Vision Edge te permite entrenar y, también, implementar modelos de baja latencia y alta precisión optimizados para dispositivos perimetrales.
  • Con los formatos de exportación de contenedores, TensorFlow Lite, Core ML, AutoML Vision Edge es compatible con una variedad de dispositivos.
  • Arquitecturas de hardware compatibles: Edge TPU, ARM y NVIDIA.

  • Para crear una aplicación en dispositivos iOS o Android, puedes usar AutoML Vision Edge en el Kit de AA. Esta solución está disponible a través de Firebase y ofrece un flujo de desarrollo de extremo a extremo para crear e implementar modelos personalizados en dispositivos móviles mediante las bibliotecas cliente del Kit de AA.

Imagen de prueba de ensalada
Crédito de la imagen: H. Michael Karshis (CC BY 2.0, se muestra en la IU con anotaciones).

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