Vision AI
Mit unserer vollständig verwalteten Entwicklungsumgebung Vertex AI Vision können Sie mit vortrainierten APIs, AutoML oder benutzerdefinierten Modellen eigene Anwendungen für maschinelles Sehen erstellen oder Informationen aus Bildern und Videos gewinnen.
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Neue Video- und Bildanalyseanwendungen in wenigen Minuten einrichten
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Machine-Learning-Modelle trainieren, die Bilder mit AutoML oder benutzerdefinierten Modellen klassifizieren
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Mit vortrainierten APIs Objekte erkennen, handgeschriebenen Text lesen und wertvolle Bildmetadaten erstellen
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Einfache Einbindung in BigQuery, Cloud Functions und Kameras für durchgängige Funktionalität
Vorteile
Schnellere Wertschöpfung bei geringerer Komplexität
Mit vortrainierten APIs, AutoML und benutzerdefinierten Modellen können Sie ganz einfach Anwendungen für maschinelles Sehen erstellen, bereitstellen und verwalten.
Lösungen für verschiedene Anwendungsfälle und Kenntnisse
Egal, ob Sie Plug-and-Play-Analysen über APIs, benutzerdefinierte ML-Modelle oder eine durchgängige Entwicklungsumgebung benötigen – unser Vision-Portfolio bietet eine Lösung.
Zuverlässige Qualität von einem führenden Anbieter für maschinelles Sehen
Profitieren Sie von den Investitionen von Google in unser Portfolio für maschinelles Sehen. Die Google-Angebote zu maschinellem Sehen haben bei verschiedenen Analyseunternehmen die höchste Bewertung erhalten.
Demo
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Wichtige Features
Drei Angebote für maschinelles Sehen – auf Sie zugeschnitten
Vertex AI Vision
Vertex AI Vision ist eine vollständig verwaltete, durchgängige App-Entwicklungsumgebung, mit der Sie Anwendungen für maschinelles Sehen ganz einfach Ihren individuellen Geschäftsanforderungen entsprechend erstellen, bereitstellen und verwalten können. Vertex AI Vision umfasst Streams zur Aufnahme von Echtzeit-Videodaten, Anwendungen, die Sie durch Kombination verschiedener Komponenten erstellen können, und Vision Warehouse zum Speichern von Modellausgaben und Streamingdaten.
Benutzerdefinierte ML-Modelle
Das Training benutzerdefinierter Modelle für Machine Learning lässt sich automatisieren. Dazu können Sie einfach Bilder hochladen und mit der nutzerfreundlichen grafischen Oberfläche von AutoML Vision kundenspezifische Bildmodelle und Videomodelle trainieren. Optimieren Sie so die Modelle auf Accuracy, Latenz und Größe und exportieren Sie diese in Ihre Anwendung in der Cloud oder in eine Reihe von Edge-Geräten. Alternativ erstellen Sie eigene benutzerdefinierte Modelle mit Vertex AI.
Vision API
Die Vision API bietet über die REST API und die RPC API leistungsstarke, vorab trainierte ML-Modelle. Damit können Sie die Bilder mit Labels versehen und in kurzer Zeit Millionen vordefinierter Kategorien zuordnen. Außerdem lassen sich Objekte erkennen, gedruckter und handgeschriebener Text lesen und der Bildkatalog um wertvolle Metadaten erweitern.
Kunden
Vision AI-Kunden
Das ist neu
Neues zu unseren Vision AI-Produkten
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Dokumentation
Infomaterial und Dokumentationen zu Vision AI
Dokumentation zu Vertex AI Vision
Hier erfahren Sie, wie Sie mit Vertex AI Vision eine Anwendung erstellen und Komponenten wie Eingabestreams, Modelle zur Analyse und Warehouses zur Datenspeicherung miteinander kombinieren.
Dokumentation zu AutoML
Sie können Machine-Learning-Modelle trainieren, um Bilder anhand selbst definierter Labels zu klassifizieren.
Dokumentation zur Vision API
Sie können Features zur visuellen Erkennung in Anwendungen einbinden, beispielsweise die Erkennung von Bildlabels, die optische Zeichenerkennung sowie das Tagging expliziter Inhalte.
Dokumentation zur Vision-Produktsuche
Nutzen Sie die Leitfäden, Referenzen, Videos und weitere Ressourcen mit vielen hilfreichen Informationen, um sich mit der Vision API-Produktsuche vertraut zu machen.
Bilder mit der Cloud Vision API klassifizieren
In diesem Google Cloud Skills Boost-Lab zur Cloud Vision API erfahren Sie, wie Sie mit AutoML Bilder von Wolken in der Cloud klassifizieren.
APIs für Machine Learning
Im praxisorientierten Challenge-Lab dieser Google Cloud Skills Boost-Aufgabenreihe erfahren Sie mehr über APIs für Machine Learning und können Ihr Wissen unter Beweis stellen.
APIs Explorer: Qwik Start
In diesem Tutorial machen Sie praktische Erfahrungen mit APIs Explorer. Sie erstellen unter anderem einen Cloud Storage-Bucket, laden ein Bild in Cloud Storage hoch und stellen eine Anfrage an die Vision API.
Mit Cloud ML APIs Text aus Bildern extrahieren und übersetzen
Sie können für Machine Learning mehrere APIs wie die Vision API, Translation API und Natural Language API gleichzeitig einsetzen, um Text aus Bildern zu extrahieren, zu übersetzen und zu analysieren.
Labels in einem Bild erkennen (Python)
Hier lernen Sie, wie Sie die Vision API aktivieren, eine Beispiel-App klonen, die Authentifizierung einrichten und mithilfe der Beispiel-App bei der Vision API die Rückgabe von Labels anfordern, die ein Beispielbild beschreiben.
Anwendungsfälle
Anwendungsfälle
Finden Sie mit der Vision API bestimmte Produkte in Bildern und suchen Sie in Produktkatalogen.
Greifen Sie effizient auf Informationen zu: Mit der Vision API und der Natural Language API können Sie Dokumente klassifizieren, extrahieren und anreichern. Weitere Informationen finden Sie unter Document AI.
Verwenden Sie die Vision API und AutoML Vision, um Bilder anhand verschiedener Themen und Szenen einschließlich kundenspezifischer Kategorien auffindbar zu machen.
Preise
Preise
Wofür auch immer Sie Vision AI einsetzen möchten, wir bieten Ihnen angemessene Preise. Dazu gehören das innovative monatliche* Preismodell von Vertex AI Vision, unserer revolutionären, nahtlosen Entwicklungsumgebung für Anwendungen, das ein Zehntel der Kosten bestehender Angebote beträgt, sowie die nutzungsabhängige Abrechnung für die Cloud Vision API, monatlich angepasste Kosten für die Vision API-Produktsuche und Pauschalpreise pro Knotenstunde mit kostenlosem Testzeitraum für AutoML Vision und AutoML Vision Edge. Unter den folgenden Links finden Sie weitere Informationen zu den Preisen und Testversionen unserer Vision AI-Produkte.
*Einführung der monatlichen Abrechnung ab dem 2. Quartal 2023