Руководство по миграции ML Kit AutoML Vision Edge

Вы можете передать обученную с помощью AutoML модель классификации изображений в API пользовательских моделей. Вы можете либо включить модель в своё приложение, либо разместить её в Firebase Console как пользовательскую модель. API маркировки изображений AutoML был удалён из ML Kit, поскольку он полностью заменён API маркировки изображений пользовательской модели.

Если вы в настоящее время являетесь пользователем ML Kit, использующим AutoML Vision Edge API, следуйте инструкциям по миграции для Android и iOS.

Часто задаваемые вопросы

Почему произошло это изменение?

Это упрощает API ML Kit и облегчает интеграцию ML Kit в ваше приложение. Благодаря этому изменению вы можете использовать обученную с помощью AutoML модель точно так же, как и пользовательскую модель. Кроме того, это позволяет использовать обученные с помощью AutoML модели для обнаружения и отслеживания объектов, а также для маркировки изображений, которую мы в настоящее время поддерживаем. Более того, API пользовательской модели поддерживает как модели со встроенной в метаданные картой меток, так и модели с отдельными файлами манифеста и меток.

Какие преимущества я получу от перехода на новый SDK?

• Новые функции: Возможность использования моделей, обученных с помощью AutoML, как для маркировки изображений, так и для обнаружения и отслеживания объектов, а также возможность использования моделей со встроенной в их метаданные картой меток.

Руководство по миграции для Android

Шаг 1: обновление импорта Gradle

Обновите зависимости для библиотек ML Kit Android в файле Gradle вашего модуля (уровня приложения) (обычно app/build.gradle ) в соответствии со следующей таблицей:

Шаг 2: Обновите имена классов

Если ваш класс присутствует в этой таблице, внесите указанные изменения:

Шаг 3: Обновите названия методов

Изменения кода минимальны:

• LocalModel теперь можно инициализировать либо с помощью пути к файлу модели (если модель имеет метаданные, содержащие карту меток), либо с помощью пути к файлу манифеста модели (если манифест, модель и метки находятся в отдельных файлах).
• Вы можете разместить пользовательскую модель удаленно через Firebase Console и инициализировать CustomRemoteModel с помощью FirebaseModelSource .

Вот несколько примеров старых и новых методов Kotlin:

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()

Вот несколько примеров старых и новых методов Java:

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();

Руководство по миграции для iOS

Предпосылки

• Требуется Xcode 13.2.1 или выше.

Шаг 1: Обновите Cocoapods

Обновите зависимости для Cocoapods ML Kit iOS в Podfile вашего приложения:

Шаг 2: Обновите имена классов

Если ваш класс присутствует в этой таблице, внесите указанные изменения:

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];