Documentazione di AutoML Vision
AutoML Vision ti consente di addestrare modelli di machine learning per: a classificare le immagini in base alle etichette che hai definito.
- Addestra modelli a partire da immagini etichettate e valuta le loro prestazioni.
- Utilizza un servizio di etichettatura umana per set di dati con immagini senza etichetta.
- Registra i modelli addestrati per la pubblicazione tramite l'API AutoML.
AutoML Vision Edge ora ti consente di esportare i tuoi modelli addestrati personalizzati.
- AutoML Vision Edge ti consente di addestrare ed eseguire il deployment di modelli a bassa latenza e ad alta accuratezza, ottimizzati per i dispositivi periferici.
- Grazie a Tensorflow Lite, Core ML e formati di esportazione dei container, AutoML Vision Edge supporta una varietà 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 di Google Cloud. 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 usando le librerie client di ML Kit.
Risorse di documentazione .
Guide
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Guida rapida: etichetta le immagini con AutoML Vision
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Guida rapida: etichetta le immagini utilizzando un modello AutoML Vision Edge
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Guida per principianti 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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