ML Kit AutoML Vision Edge taşıma kılavuzu

AutoML tarafından eğitilen bir görüntü sınıflandırma modelini özel modele aktarabilirsiniz. API'ler. Modeli uygulamanızda paket haline getirmeye veya barındırmaya devam edebilirsiniz . AutoML görsel etiketleme API'si Tamamen Özel Model Görüntüsü ile değiştirildiği için ML Kit'ten kaldırıldı Etiketleme API'si.

Şu anda AutoML Vision Edge API kullanan bir ML Kit kullanıcısıysanız lütfen Android ve iOS için taşıma talimatlarını uygulayın.

Sık Sorulan Sorular

Bu değişiklik neden yapıldı?

ML Kit API'lerini basitleştirmeye ve Makine Öğrenimi Kiti'nin en iyi şekilde yararlanabilirsiniz. Bu değişiklikle birlikte, AutoML tarafından eğitilmiş bir modeli benzerdir. Ayrıca, AutoML tarafından eğitilmiş modelleri kullanmanızı sağlar. nesne Algılama ve İzleme'nin yanı sıra sunduğumuz Resim Etiketleme şu anda desteklenmektedir. Ayrıca, özel model API'si meta verilere yerleştirilmiş etiket haritası ve ayrı manifest ve etiket dosyaları.

Yeni SDK'ya geçiş yapmak bana ne gibi avantajlar sağlar?

• Yeni özellikler: Hem Görüntü Etiketleme hem de AutoML tarafından eğitilen modelleri kullanabilme ve Nesne Algılama ve Etiket haritası ile modelleri izleme ve kullanabilme meta verilerinde yer alır.

Android için Taşıma Rehberi

1. Adım: Gradle içe aktarma işlemlerini güncelleyin

Modülinizdeki ML Kit Android kitaplıkları için bağımlılıkları güncelleyin (uygulama düzeyinde) Gradle dosyası (genellikle app/build.gradle): tablo:

2. Adım: Sınıf adlarını güncelleyin

Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:

3. Adım: Yöntem adlarını güncelleyin

Minimum kod değişikliği yapılır:

• LocalModel artık bir model dosya yolu (modelde etiket eşlemesini içeren meta veriler varsa) veya model manifest dosyası yoluyla (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) başlatılabilir.
• Özel modeli Firebase Konsolu aracılığıyla uzaktan barındırabilir ve FirebaseModelSource ile bir CustomRemoteModel başlatabilirsiniz.

Aşağıda, eski ve yeni Kotlin yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:

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()

Aşağıda, eski ve yeni Java yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:

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 için Taşıma Rehberi

Ön koşullar

• Xcode 13.2.1 veya daha yeni bir sürüm gereklidir.

1. Adım: Cocoapods'u güncelleyin

Uygulamanızın Podfile dosyasında ML Kit iOS cocoapod'ları için bağımlılıkları güncelleyin:

2. Adım: Sınıf adlarını güncelleyin

Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:

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];