ML Kit AutoML Vision Edge 移行ガイド

AutoML でトレーニングされた画像分類モデルをカスタムモデルに渡すことができます。 API引き続き、モデルをアプリ内にバンドルするかホストできます カスタムモデルとして利用できますAutoML Image Labeling API は、Custom Model Image Labeling API に完全に置き換えられたため、ML Kit から削除されました。

現在 AutoML Vision Edge API を使用している ML Kit ユーザーは、 Android および iOS 向けの移行手順に沿ってください。

よくある質問

変更の理由

これにより、ML Kit API が簡素化され、ML Kit を 説明します。この変更により、AutoML でトレーニングされたモデルを正確な カスタムモデルと同じように使用できますまた、現在サポートされている画像ラベル付けに加えて、オブジェクト検出とトラッキングに AutoML でトレーニングされたモデルを使用することもできます。さらに、カスタムモデル API は、 メタデータに埋め込まれたラベルマップ、および別個のマニフェストと 作成します。

新しい SDK に移行するメリットは何ですか？

• 新機能: 画像ラベル付けとオブジェクト検出とトラッキングの両方で AutoML でトレーニングされたモデルを使用できるようになりました。また、メタデータにラベルマップが埋め込まれたモデルを使用できるようになりました。

Android 向け移行ガイド

ステップ 1: Gradle のインポートを更新する

モジュール内の ML Kit Android ライブラリの依存関係を更新する 以下に基づく（アプリレベル）Gradle ファイル（通常は app/build.gradle） table:

ステップ 2: クラス名を更新する

クラスがこの表に表示されている場合は、示されている変更を加えます。

ステップ 3: メソッド名を更新する

コードの変更は最小限です。

• LocalModel を、モデルファイルのパス（モデルにラベルマップを含むメタデータがある場合）またはモデル マニフェスト ファイルのパス（マニフェスト、モデル、ラベルが別々のファイルにある場合）のいずれかで初期化できるようになりました。
• Firebase コンソールからカスタムモデルをリモートでホストし、FirebaseModelSource で CustomRemoteModel を初期化できます。

以下に、古い Kotlin メソッドと新しい Kotlin メソッドの例を示します。

val localModel = AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
    .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
    // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file)
    .build()

val optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.5f)
    .build()

val remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("automl_remote_model")
    .build()

val optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
    .build()

val localModel = LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute file path to manifest file)
    .build()

val optionsWithLocalModel = CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.5f)
    .build()

val firebaseModelSource = FirebaseModelSource.Builder("automl_remote_model")
    .build()
val remoteModel = CustomRemoteModel.Builder(firebaseModelSource).build()
val optionsWithRemoteModel = CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
    .build()

以下に、古い Java メソッドと新しい Java メソッドの例を示します。

AutoMLImageLabelerLocalModel localModel =
    new AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute file path to manifest file)
        .build();
AutoMLImageLabelerOptions optionsWithLocalModel =
    new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        .setConfidenceThreshold(0.5f)
        .build();
AutoMLImageLabelerRemoteModel remoteModel =
    new AutoMLImageLabelerRemoteModel.Builder("automl_remote_model").build();
AutoMLImageLabelerOptions optionsWithRemoteModel =
    new AutoMLImageLabelerOptions.Builder(remoteModel)
        .build();

LocalModel localModel =
    new LocalModel.Builder()
        .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute file path to manifest file)
        .build()
CustomImageLabelerOptions optionsWithLocalModel =
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        .setConfidenceThreshold(0.5f)
        .build();
FirebaseModelSource firebaseModelSource =
    new FirebaseModelSource.Builder("automl_remote_model").build();
CustomRemoteModel remoteModel =
    new CustomRemoteModel.Builder(firebaseModelSource).build();
CustomImageLabelerOptions optionsWithRemoteModel =
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(remoteModel).build();

iOS 向けの移行ガイド

前提条件

• Xcode 13.2.1 以降が必要です。

ステップ 1: Cocoapods を更新する

アプリの Podfile で ML Kit の iOS cocoapods の依存関係を更新します。

ステップ 2: クラス名を更新する

クラスがこの表に表示されている場合は、示されている変更を加えます。

let localModel =
    AutoMLImageLabelerLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel)
let remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel(name: "automl_remote_model")
let optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)

guard let localModel = LocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json") else { return }
let optionsWithLocalModel = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)
let firebaseModelSource = FirebaseModelSource(name: "automl_remote_model")
let remoteModel = CustomRemoteModel(remoteModelSource: firebaseModelSource)
let optionsWithRemoteModel = CustomImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)

MLKAutoMLImageLabelerLocalModel *localModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerLocalModel alloc]
        initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKAutoMLImageLabelerOptions *optionsWithLocalModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel alloc]
        initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKAutoMLImageLabelerOptions *optionsWithRemoteModel =
    [[MLKAutoMLImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];

MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc] initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKCustomImageLabelerOptions *optionsWithLocalModel =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];
MLKFirebaseModelSource *firebaseModelSource =
    [[MLKFirebaseModelSource alloc] initWithName:@"automl_remote_model"];
MLKCustomRemoteModel *remoteModel =
    [[MLKCustomRemoteModel alloc] initWithRemoteModelSource:firebaseModelSource];
MLKCustomImageLabelerOptions *optionsWithRemoteModel =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithRemoteModel:remoteModel];