AutoML tarafından eğitilmiş bir görüntü sınıflandırma modelini özel model API'lerine aktarabilirsiniz. Modeli uygulamanızın içinde paketlemeye veya Firebase Konsolu'nda özel bir model olarak barındırmaya devam edebilirsiniz. AutoML image Labeling API'si, yerinin tamamen Custom Model Image Labeling API'ye gelmesinden dolayı ML Kit'ten kaldırıldı.
API | Neler değişiyor? |
---|---|
AutoML Vision Edge görüntü etiketleme API'si | Tamamen Özel Model görüntü etiketleme API'si ile değiştirilmiştir. Mevcut AutoML Vision Edge image labeling API'si kaldırılır. |
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 ML Kit'i uygulamanıza entegre etmeyi kolaylaştırmaya yardımcı olur. Bu değişiklikle, AutoML tarafından eğitilmiş bir modeli, özel bir modelle tamamen aynı şekilde kullanabilirsiniz. Şu anda desteklediğimiz Resim Etiketleme'nin yanı sıra Nesne Algılama ve İzleme için AutoML tarafından eğitilmiş modelleri kullanmanızı sağlar. Ayrıca özel model API'si, meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritasına sahip iki modeli ve ayrı manifest ve etiket dosyalarına sahip modelleri destekler.
Yeni SDK'ya geçiş yapmak bana ne gibi avantajlar sağlar?
- Yeni özellikler: Hem Görüntü Etiketleme hem de Nesne Algılama ve İzleme için AutoML tarafından eğitilmiş modelleri kullanma ve meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritasına sahip modelleri kullanma becerisi.
Android için Taşıma Rehberi
1. Adım: Gradle içe aktarma işlemlerini güncelleyin
Modülünüzdeki (uygulama düzeyinde) Gradle dosyanızdaki (genellikle app/build.gradle
) ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını aşağıdaki tabloya göre güncelleyin:
Öne Çıkarın | Eski Eserler | Yeni Yapı |
---|---|---|
Uzak model indirmeden AutoML görüntü etiketleme | com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 | com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5 |
Uzak model indirilirken AutoML görüntü etiketleme |
com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 com.google.mlkit:linkfirebase:16.0.1 |
com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5 com.google.mlkit:linkfirebase:17.0.0 |
2. Adım: Sınıf adlarını güncelleyin
Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:
Eski sınıf | Yeni sınıf |
---|---|
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerLocalModel | com.google.mlkit.common.model.LocalModel |
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerRemoteModel | com.google.mlkit.common.model.CustomRemoteModel |
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerOptions | com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions |
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 birCustomRemoteModel
başlatabilirsiniz.
Aşağıda, eski ve yeni Kotlin yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:
Önceki
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()
Yeni
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:
Önceki
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();
Yeni
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:
Öne Çıkarın | Eski kapsül adları | Yeni kapsül adları |
---|---|---|
Uzak model indirmeden AutoML görüntü etiketleme | GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML | GoogleMLKit/Resim EtiketlemeÖzel |
Uzak model indirilirken AutoML görüntü etiketleme |
GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/LinkFirebase |
GoogleMLKit/ImageLabelingCustom GoogleMLKit/LinkFirebase |
2. Adım: Sınıf adlarını güncelleyin
Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:
Swift
Eski sınıf | Yeni sınıf |
---|---|
AutoMLImageLabelerLocalModel | LocalModel |
AutoMLImageLabelerRemoteModel | CustomRemoteModel |
AutoMLImageLabelerOptions | CustomImageLabelerOptions |
Objective-C
Eski sınıf | Yeni sınıf |
---|---|
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel | MLKLocalModel |
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel | MLKCustomRemoteModel |
MLKAutoMLImageLabelerOptions | MLKCustomImageLabelerOptions |
Objective-C
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 birCustomRemoteModel
başlatabilirsiniz.
Aşağıda eski ve yeni Swift yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:
Önceki
let localModel = AutoMLImageLabelerLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json") let optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel) let remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel(name: "automl_remote_model") let optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)
Yeni
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)
Aşağıda eski ve yeni Objective-C yöntemlerine ilişkin bazı örnekler verilmiştir:
Önceki
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];
Yeni
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];