يمكنك ضبط نموذج تصنيف الصور المُدرَّب على AutoML إلى النموذج المخصّص. واجهات برمجة التطبيقات. ويمكنك مواصلة جمع النموذج داخل تطبيقك أو استضافته. على "وحدة تحكُّم Firebase" كنموذج مخصّص تم تصميم واجهة برمجة تطبيقات تصنيف الصور في AutoML من مجموعة أدوات تعلُّم الآلة لأنّه تم استبدالها بالكامل بصورة النموذج المخصّص واجهة برمجة التطبيقات للتصنيفات.
واجهة برمجة التطبيقات | التغيير المرتقَب |
---|---|
واجهة برمجة تطبيقات تصنيف الصور في AutoML Vision Edge | وقد تم استبدالها بالكامل بواجهة برمجة تطبيقات تصنيف صور النموذج المخصّص. حالية تمت إزالة واجهة برمجة التطبيقات لتصنيف الصور AutoML Vision Edge. |
إذا كنت من مستخدمي ML Kit حاليًا باستخدام AutoML Vision Edge API، يُرجى اتّبِع تعليمات نقل البيانات لنظامَي التشغيل Android وiOS.
الأسئلة الشائعة
ما هي أسباب هذا التغيير؟
تساعد في تبسيط واجهات برمجة تطبيقات حزمة تعلُّم الآلة وتسهيل دمج هذه الحزمة في تطبيقك. ومن خلال هذا التغيير، يمكنك استخدام نموذج تم تدريبه باستخدام ميزة تعلُّم الآلة بنفس طريقة النموذج المخصص. تتيح لك أيضًا استخدام نماذج "تعلُّم الآلة" المُدرَّبة على لكشف الأشياء وتتبعها، بالإضافة إلى تصنيفات الصور التي التي يتيحها التطبيق حاليًا علاوةً على ذلك، تتوافق واجهة برمجة التطبيقات للنموذج المخصّص مع كلا النموذجين خريطة موقع مضمنة في بياناتها الوصفية، ونماذج لكل من ملف بيان التسميات التوضيحية.
ما هي المزايا التي أحصل عليها من نقل البيانات إلى حزمة تطوير البرامج (SDK) الجديدة؟
- الميزات الجديدة: القدرة على استخدام النماذج المُدرَّبة على AutoML لكل من تصنيف الصور واكتشاف الأشياء تتبع النماذج والقدرة على استخدامها مع خريطة التصنيفات المضمنة في بياناتها الوصفية.
دليل نقل البيانات لنظام التشغيل Android
الخطوة 1: تعديل عمليات استيراد Gradle
تعديل الاعتماديات لمكتبات ML Kit على Android في الوحدة
(على مستوى التطبيق) ملف Gradle (عادةً app/build.gradle
) وفقًا لما يلي:
:
الميزة | العناصر القديمة | عنصر جديد |
---|---|---|
تصنيف الصور تلقائيًا باستخدام ميزة AutoML بدون تنزيل النموذج عن بُعد | com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 | com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5 |
تصنيف الصور في ميزة AutoML من خلال تنزيل النموذج عن بُعد |
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 |
الخطوة 2: تعديل أسماء الصفوف
إذا ظهر صفك في هذا الجدول، عليك إجراء التغيير المُشار إليه:
الدرجة القديمة | صف جديد |
---|---|
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 |
الخطوة 3: تعديل أسماء الطُرق
تم إدخال تغييرات بسيطة على الرمز:
- يمكن الآن إعداد
LocalModel
باستخدام مسار ملف نموذج (إذا كان النموذج يحتوي على بيانات وصفية تحتوي على خريطة التصنيفات) أو مسار ملف بيان النموذج (إذا كان البيان والنموذج والتصنيفات في ملفات منفصلة). - يمكنك استضافة نموذج مخصّص عن بُعد عبر "وحدة تحكُّم Firebase" وإعداد
CustomRemoteModel
باستخدامFirebaseModelSource
.
في ما يلي بعض الأمثلة على طرق Kotlin القديمة والجديدة:
الإصدار القديم
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()
جديد
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()
في ما يلي بعض الأمثلة على طرق Java القديمة والجديدة:
الإصدار القديم
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();
جديد
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();
دليل نقل البيانات لنظام التشغيل iOS
المتطلبات الأساسية
- يجب توفير Xcode 13.2.1 أو إصدار أحدث.
الخطوة 1: تعديل Cocoapods
يمكنك تعديل الاعتماديات الخاصة بالاشتراكات التعاونية في حزمة ML Kit على نظام التشغيل iOS في ملف Podfile الخاص بتطبيقك:
الميزة | أسماء المجموعات القديمة | أسماء المجموعات الجديدة |
---|---|---|
تصنيف الصور تلقائيًا باستخدام ميزة AutoML بدون تنزيل النموذج عن بُعد | GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML | GoogleMLKit/ImageLabelingCustom |
تصنيف الصور في ميزة AutoML من خلال تنزيل النموذج عن بُعد |
GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/LinkFirebase |
GoogleMLKit/ImageLabelingCustom GoogleMLKit/LinkFirebase |
الخطوة 2: تعديل أسماء الصفوف
إذا ظهر صفك في هذا الجدول، عليك إجراء التغيير المُشار إليه:
Swift
الدرجة القديمة | صف جديد |
---|---|
AutoMLImageLabelerLocalModel | LocalModel |
AutoMLImageLabelerRemoteModel | CustomRemoteModel |
AutoMLImageLabelerOptions | CustomImageLabelerOptions |
Objective-C
الدرجة القديمة | صف جديد |
---|---|
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel | MLKLocalModel |
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel | MLKCustomRemoteModel |
MLKAutoMLImageLabelerOptions | MLKCustomImageLabelerOptions |
Objective-C
الخطوة 3: تعديل أسماء الطُرق
تم إدخال تغييرات بسيطة على الرمز:
- يمكن الآن إعداد
LocalModel
باستخدام مسار ملف نموذج (إذا كان النموذج يحتوي على بيانات وصفية تحتوي على خريطة التصنيفات) أو مسار ملف بيان النموذج (إذا كان البيان والنموذج والتصنيفات في ملفات منفصلة). - يمكنك استضافة نموذج مخصّص عن بُعد عبر "وحدة تحكُّم Firebase" وإعداد
CustomRemoteModel
باستخدامFirebaseModelSource
.
في ما يلي بعض الأمثلة على طرق Swift القديمة والجديدة:
الإصدار القديم
let localModel = AutoMLImageLabelerLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json") let optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel) let remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel(name: "automl_remote_model") let optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)
جديد
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)
وفي ما يلي بعض الأمثلة على طرق الهدف-ج القديمة والجديدة:
الإصدار القديم
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];
جديد
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];