Atualizar importações do Gradle
O novo SDK requer apenas uma dependência para cada API do Kit de ML. Não é preciso especificar
bibliotecas comuns, como firebase-ml-vision
ou firebase-ml-natural-language
.
O Kit de ML usa o namespace com.google.android.gms
para bibliotecas que dependem do Google Play Services.
APIs do Vision
Os modelos em pacotes são enviados como parte do aplicativo. É necessário fazer o download dos modelos finos. Algumas APIs estão disponíveis na forma agrupada e superficial, outras apenas em um formato ou outra:
API | Agrupadas | Fina |
---|---|---|
Reconhecimento de texto | x (Beta) | x |
Detecção facial | x | x |
Leitura de código de barras | x | x |
Marcação de imagens | x | x |
Detecção e rastreamento de objetos | x | - |
Atualize as dependências das bibliotecas Android do Kit de ML no seu módulo (app-
do Google Gradle (geralmente app/build.gradle
) de acordo com as seguintes tabelas:
Modelos agrupados
API | Artefatos antigos | Novo artefato |
---|---|---|
Leitura de código de barras | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-barcode-model:16.0.1 |
com.google.mlkit:barcode-scanning:17.3.0 |
Contorno do rosto | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-face-model:19.0.0 |
com.google.mlkit:face-detection:16.1.7 |
Marcação de imagens | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:19.0.0 |
com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9 |
Detecção de objetos | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-object-detection-model:19.0.3 |
com.google.mlkit:object-detection:17.0.2 |
Modelos finos
API | Artefatos antigos | Novo artefato |
---|---|---|
Leitura de código de barras | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 | com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1 |
Detecção facial | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 | com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0 |
Reconhecimento de texto | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 | com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1 |
AutoMLVision Edge
API | Artefato antigo | Novo artefato |
---|---|---|
AutoML sem fazer download | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3 |
com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3 |
AutoML com download | com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3 |
com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3
com.google.mlkit:linkfirebase:17.0.0 |
APIs de linguagem natural
Os modelos em pacotes são enviados como parte do aplicativo. É preciso fazer o download dos modelos finos:
API | Agrupadas | Fina |
---|---|---|
ID do idioma | x | x |
Resposta inteligente | x | x (Beta) |
Atualize as dependências das bibliotecas Android do Kit de ML no seu módulo (app-
do Google Gradle (geralmente app/build.gradle
) de acordo com as seguintes tabelas:
Modelos agrupados
API | Artefatos antigos | Novo artefato |
---|---|---|
ID do idioma | com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7 |
com.google.mlkit:language-id:17.0.6 |
Resposta inteligente | com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7 |
com.google.mlkit:smart-reply:17.0.4 |
Modelos finos
API | Artefatos antigos | Novo artefato |
---|---|---|
ID do idioma | com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7 |
com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id:17.0.0 |
Resposta inteligente | com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7 |
com.google.android.gms:play-services-mlkit-smart-reply:16.0.0-beta1 |
Atualizar nomes de turmas
Caso sua turma apareça nesta tabela, faça a alteração indicada:
Classe antiga | Nova turma |
---|---|
com.google.firebase.ml.common.FirebaseMLException | com.google.mlkit.common.MlKitException |
com.google.firebase.ml.vision.common.FirebaseVisionImage | com.google.mlkit.vision.common.InputImage |
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector | com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner |
com.google.firebase.ml.vision.labeler.FirebaseVisionImageLabel | com.google.mlkit.vision.label.ImageLabeler |
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector | com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner |
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLLocalModel | com.google.mlkit.common.model.LocalModel |
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLRemoteModel | com.google.mlkit.common.model.CustomRemoteModel |
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions | com.google.mlkit.vision.label.defaults.ImageLabelerOptions |
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionImageLabel | com.google.mlkit.vision.label.ImageLabel |
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions | com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions |
com.google.firebase.ml.vision.objects.FirebaseVisionObjectDetectorOptions | com.google.mlkit.vision.objects.defaults.ObjectDetectorOptions |
Para outras classes, siga estas regras:
- Remova o prefixo
FirebaseVision
do nome da classe. - Remova outros prefixos que começam com
Firebase
do nome da classe.
Além disso, nos nomes dos pacotes, substitua o prefixo com.google.firebase.ml
.
com com.google.mlkit
.
Atualizar nomes de métodos
Há mudanças mínimas no código:
- Detector/scanner/labeler/translator... A instanciação foi alterada. Agora cada recurso tem o próprio ponto de entrada. Por exemplo: BarcodeScanning, TextRecognition, ImageLabeling, Translation... As chamadas ao serviço
getInstance()
do Firebase são substituídas por chamadas ao métodogetClient()
do ponto de entrada do recurso. - A instanciação padrão de TextRecognitionr foi removida, desde que introduzimos bibliotecas adicionais para reconhecer outros scripts, como chinês e coreano. Para usar as opções padrão com o modelo de reconhecimento de texto em script latino, declare uma dependência em
com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition
e useTextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS)
. - A instanciação padrão de ImageLabeler e ObjectDetector foi removida, já que introduzimos suporte a modelos personalizados para esses dois atributos. Por exemplo, para usar as opções padrão com o modelo base no ImageLabeling, declare uma dependência em
com.google.mlkit:image-labeling
e useImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)
em Java. - Todos os identificadores (detector/scanner/rotulador/tradutor...) podem ser fechados. O método
close()
precisa ser chamado quando esses objetos não forem mais usados. Se você os estiver usando em um Fragment ou AppCompatActivity, uma maneira fácil de fazer isso é chamar LifecycleOwner.getLifecycle() no Fragment ou AppCompatActivity e chamar Lifecycle.addObserver. processImage()
edetectInImage()
nas APIs Vision foram renomeados comoprocess()
para manter a consistência.- As APIs Natural Language agora usam o termo "tag de idioma" (conforme definido pelo padrão BCP 47, em inglês) em vez de "código do idioma".
- Os métodos getter em classes xxxOptions foram removidos.
- O método getBitmap() na classe InputImage(substituindo
FirebaseVisionImage
) não é mais compatível como parte da interface pública. ConsulteBitmapUtils.java
na amostra do guia de início rápido do Kit de ML para converter o bitmap de várias entradas. - detectImageMetadata foi removido, basta transmitir metadados de imagens, como largura, altura, rotaçãoGraus, nos métodos de construção de InputImages.
Confira alguns exemplos de métodos Kotlin antigos e novos:
Antigo
// Construct image labeler with base model and default options. val imageLabeler = FirebaseVision.getInstance().onDeviceImageLabeler // Construct object detector with base model and default options. val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().onDeviceObjectDetector // Construct face detector with given options val faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options) // Construct image labeler with local AutoML model val localModel = FirebaseAutoMLLocalModel.Builder() .setAssetFilePath("automl/manifest.json") .build() val autoMLImageLabeler = FirebaseVision.getInstance() .getOnDeviceAutoMLImageLabeler( FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel) .setConfidenceThreshold(0.3F) .build() )
Novo
// Construct image labeler with base model and default options. val imageLabeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS) // Optional: add life cycle observer lifecycle.addObserver(imageLabeler) // Construct object detector with base model and default options. val objectDetector = ObjectDetection.getClient(ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS) // Construct face detector with given options val faceDetector = FaceDetection.getClient(options) // Construct image labeler with local AutoML model val localModel = LocalModel.Builder() .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json") .build() val autoMLImageLabeler = ImageLabeling.getClient( CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel) .setConfidenceThreshold(0.3F).build())
Aqui estão alguns exemplos de métodos Java antigos e novos:
Antigo
// Construct image labeler with base model and default options. FirebaseVisionImageLabeler imagelLabeler = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler(); // Construct object detector with base model and default options. FirebaseVisionObjectDetector objectDetector = FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector(); // Construct face detector with given options FirebaseVisionFaceDetector faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options); // Construct image labeler with local AutoML model FirebaseAutoMLLocalModel localModel = new FirebaseAutoMLLocalModel.Builder() .setAssetFilePath("automl/manifest.json") .build(); FirebaseVisionImageLabeler autoMLImageLabeler = FirebaseVision.getInstance() .getOnDeviceAutoMLImageLabeler( FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel) .setConfidenceThreshold(0.3F) .build());
Novo
// Construct image labeler with base model and default options. ImageLabeler imageLabeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS); // Optional: add life cycle observer getLifecycle().addObserver(imageLabeler); // Construct object detector with base model and default options. ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS); // Construct face detector with given options FaceDetector faceDetector = FaceDetection.getClient(options); // Construct image labeler with local AutoML model LocalModel localModel = new LocalModel.Builder() .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json") .build(); ImageLabeler autoMLImageLabeler = ImageLabeling.getClient( new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel) .setConfidenceThreshold(0.3F).build());
Mudanças específicas da API
Leitura de código de barras
Para a API Barcode Scanning, agora existem duas maneiras de enviar os modelos:
- Pelo Google Play Services, também conhecido como "fino" (recomendado): reduz o tamanho do app, e o modelo é compartilhado entre aplicativos. No entanto, os desenvolvedores precisarão garantir que o modelo seja transferido por download antes de usá-lo pela primeira vez.
- Com o APK do seu app, também conhecido como "pacote": isso aumenta o tamanho do app, mas significa que o modelo pode ser usado imediatamente.
As duas implementações são um pouco diferentes, e a versão "agrupada" apresenta várias melhorias em relação à versão "fina". Detalhes sobre essas diferenças podem ser encontrados nas diretrizes da API Barcode Scanning.
Detecção facial
Para a API Face Detection, os modelos podem ser enviados de duas maneiras:
- Pelo Google Play Services, também conhecido como "fino" (recomendado): reduz o tamanho do app, e o modelo é compartilhado entre aplicativos. No entanto, os desenvolvedores precisarão garantir que o modelo seja transferido por download antes de usá-lo pela primeira vez.
- Com o APK do seu app, também conhecido como "pacote": isso aumenta o tamanho de download do app, mas significa que o modelo pode ser usado imediatamente.
O comportamento das implementações é o mesmo.
Tradução
TranslateLanguage
agora usa nomes legíveis para suas constantes (por exemplo,ENGLISH
) em vez de tags de idioma (EN
). Agora, elas também são @StringDef, em vez de @IntDef, e o valor da constante é a tag de idioma BCP 47 correspondenteSe o aplicativo usa a opção de condição de download “dispositivo ocioso”, saiba que ela foi removida e não pode mais ser usada. Você ainda pode usar a opção "Carregamento do dispositivo". Se você quiser um comportamento mais complexo, atrase a chamada de
RemoteModelManager.download
usando sua própria lógica.
Rotulagem de imagens do AutoML
Se seu aplicativo usa a opção de condição de download “dispositivo inativo”, esse foi removida e não pode mais ser usada. Você ainda pode usar o a opção de "carregamento do dispositivo".
Se quiser um comportamento mais complexo, você pode atrasar a chamada
RemoteModelManager.download
por trás da sua própria lógica.
Detecção e rastreamento de objetos
Se seu aplicativo usa detecção de objetos com classificação grosseira, esteja ciente de que o O novo SDK mudou a forma como retorna a categoria de classificação para detectado objetos.
A categoria de classificação é retornada como uma instância do
DetectedObject.Label
em vez de um número inteiro. Todas as categorias possíveis para a
classificadores aproximados estão incluídos na classe PredefinedCategory
.
Confira um exemplo do código Kotlin antigo e novo:
Antigo
if (object.classificationCategory == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) { ... }
Novo
if (!object.labels.isEmpty() && object.labels[0].text == PredefinedCategory.FOOD) { ... } // or if (!object.labels.isEmpty() && object.labels[0].index == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) { ... }
Aqui está um exemplo do código Java antigo e novo:
Antigo
if (object.getClassificationCategory() == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) { ... }
Novo
if (!object.getLabels().isEmpty() && object.getLabels().get(0).getText().equals(PredefinedCategory.FOOD)) { ... } // or if (!object.getLabels().isEmpty() && object.getLabels().get(0).getIndex() == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) { ... }
A categoria "desconhecida" foi removida. Quando a confiança da classificação de um objeto é baixa, simplesmente não retornamos nenhum rótulo.
Remover dependências do Firebase (opcional)
Esta etapa só se aplica quando estas condições são atendidas:
- O Kit de ML do Firebase é o único componente do Firebase que você usa.
- Você usa apenas APIs no dispositivo.
- Você não usa a disponibilização de modelos.
Nesse caso, remova as dependências do Firebase após a migração. Siga estas etapas:
- Remova o arquivo de configuração do Firebase excluindo o arquivo de configuração google-services.json no diretório do módulo (nível do app) do seu app.
- Substitua o plug-in do Gradle do Google Services no arquivo Gradle do módulo (nível do app) (geralmente app/build.gradle) pelo plug-in Strict Version Matcher:
Antes
apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.gms.google-services' // Google Services plugin android { // … }
Depois
apply plugin: 'com.android.application' apply plugin: 'com.google.android.gms.strict-version-matcher-plugin' android { // … }
- Substitua o caminho de classe do plug-in do Gradle para Serviços do Google no seu arquivo Gradle (build.gradle) do projeto (nível raiz) pelo do plug-in Strict Version Matcher:
Antes
buildscript { dependencies { // ... classpath 'com.google.gms:google-services:4.3.3' // Google Services plugin } }
Depois
buildscript { dependencies { // ... classpath 'com.google.android.gms:strict-version-matcher-plugin:1.2.1' } }
Exclua seu app do Firebase no console do Firebase de acordo com as as instruções no site de suporte do Firebase.
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