ML Kit AutoML Vision Edge taşıma kılavuzu

AutoML ile eğitilmiş bir görüntü sınıflandırma modelini özel model API'lerine iletebilirsiniz. Modeli uygulamanıza paketlemeye veya Firebase konsolunda özel model olarak barındırmaya devam edebilirsiniz. AutoML Image Labeling API, tamamen Custom Model Image Labeling API ile değiştirildiği için ML Kit'ten kaldırıldı.

APINeler değişiyor?
AutoML Vision Edge görüntü etiketleme API'si Bu API'nin yerini tamamen Custom Model Image Labeling API aldı. Mevcut AutoML Vision Edge resim etiketleme API'si kaldırıldı.

AutoML Vision Edge API'yi kullanıyorsanız Android ve iOS için taşıma talimatlarını uygulayın.

Sık Sorulan Sorular

Bu değişiklik neden yapıldı?

Bu değişiklik, ML Kit API'lerini basitleştirmeye ve ML Kit'i uygulamanıza entegre etmeyi kolaylaştırmaya yardımcı olur. Bu değişiklikle birlikte, AutoML tarafından eğitilmiş bir modeli özel bir modelle tamamen aynı şekilde kullanabilirsiniz. Ayrıca, desteklediğimiz resim etiketleme özelliğine ek olarak nesne algılama ve izleme için AutoML tarafından eğitilmiş modelleri kullanmanıza olanak tanır. Ayrıca özel model API'si, meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritası olan modelleri ve ayrı manifest ve etiket dosyaları olan modelleri destekler.

Yeni SDK'ya geçiş yapmanın avantajları nelerdir?

  • Yeni özellikler: Hem resim etiketleme hem de nesne algılama ve izleme için AutoML tarafından eğitilmiş modelleri kullanma ve meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritası içeren modelleri kullanma özelliği.

Android için Geçiş Rehberi

1. adım: Gradle içe aktarmalarını güncelleyin

Modülünüzün (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasındaki (genellikle app/build.gradle.kts) ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını aşağıdaki tabloya göre güncelleyin:

ÖzellikEski ÇıktılarYeni Yapı
Uzak model indirme olmadan AutoML ile resim etiketleme com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
Uzak model indirme ile AutoML resim 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
Özel modelleri barındırmak ve indirmek için modellerinizi Cloud Storage'a taşıyın ve LocalModel'i kullanarak yüklemek için uygulamanıza indirme mantığı ekleyin. Ayrıntılar için [Firebase ML'den Cloud Storage'a geçiş rehberini][migrate-storage] inceleyin.

2. adım: Sınıf adlarını güncelleyin

Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:

Eski sınıfYeni 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.LocalModel
Uygulamanız, uzaktan barındırılan modelleri indirmek ve LocalModel'i kullanarak başlatmak için mantık içermelidir.
com.google.mlkit.vision.label.automl.AutoMLImageLabelerOptions com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions

3. adım: Yöntem adlarını güncelleyin

Kodda çok az değişiklik yapılmıştır:

  • LocalModel artık bir model yolu (modelde etiket eşlemesini içeren meta veriler varsa) veya model manifest yolu (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) ile başlatılabilir.
  • Uygulamanıza, uzaktan barındırılan modelleri yerel depolama alanına indirmek ve LocalModel kullanarak yüklemek için mantık ekleyin.

Eski ve yeni Kotlin yöntemlerinden bazı örnekler:

Önceki

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

// Similar process for both local and remotely-hosted models (that have been downloaded)
val localModel = LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute path to manifest file)
    .build()

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

Eski ve yeni Java yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

Önceki

AutoMLImageLabelerLocalModel localModel =
    new AutoMLImageLabelerLocalModel.Builder()
        .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteFilePath(absolute 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

// Similar process for local models and remotely-hosted models (that have been downloaded)
LocalModel localModel =
    new LocalModel.Builder()
        .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
        // or .setAbsoluteManifestFilePath(absolute path to manifest file)
        .build();
CustomImageLabelerOptions optionsWithLocalModel =
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
        .setConfidenceThreshold(0.5f)
        .build();

iOS için Geçiş Rehberi

Ön koşullar

  • Xcode 13.2.1 veya sonraki bir sürüm gereklidir.

1. adım: CocoaPods'u güncelleyin

Uygulamanızın Podfile dosyasında ML Kit iOS CocoaPods bağımlılıklarını güncelleyin:

ÖzellikEski kapsül adlarıYeni kapsül adları
Uzak model indirme olmadan AutoML ile resim etiketleme GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
Uzak model indirme ile AutoML resim etiketleme GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML
GoogleMLKit/LinkFirebase 		GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
Özel modelleri barındırmak ve indirmek için modellerinizi Cloud Storage'a taşıyın ve uygulamanıza indirme mantığı ekleyerek bunları yerel model olarak yükleyin. Ayrıntılar için [Firebase ML'den Cloud Storage'a geçiş rehberini][migrate-storage] inceleyin.

2. adım: Sınıf adlarını güncelleyin

Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:

Swift

Eski sınıfYeni sınıf
AutoMLImageLabelerLocalModel LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel LocalModel
Özel modelleri barındırmak ve indirmek için modellerinizi Cloud Storage'a taşıyın ve uygulamanıza indirme mantığı ekleyerek bunları yerel model olarak yükleyin. Ayrıntılar için [Firebase ML'den Cloud Storage'a geçiş rehberini][migrate-storage] inceleyin.
AutoMLImageLabelerOptions CustomImageLabelerOptions

Objective-C

Eski sınıfYeni sınıf
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel MLKLocalModel
Özel modelleri barındırmak ve indirmek için modellerinizi Cloud Storage'a taşıyın ve uygulamanıza yerel model olarak yüklemek için indirme mantığı ekleyin. Ayrıntılar için [Firebase ML'den Cloud Storage'a geçiş rehberini][migrate-storage] inceleyin.
MLKAutoMLImageLabelerOptions MLKCustomImageLabelerOptions

3. adım: Yöntem adlarını güncelleyin

Kodda çok az değişiklik yapılmıştır:

  • LocalModel artık bir model yolu (modelde etiket eşlemesini içeren meta veriler varsa) veya model manifest yolu (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) ile başlatılabilir.
  • Uygulamanıza, uzaktan barındırılan modelleri yerel depolama alanına indirmek ve LocalModel kullanarak yüklemek için mantık ekleyin.

Eski ve yeni Swift yöntemlerine dair bazı örnekler:

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

// Similar process for local models and remotely-hosted models (that have been downloaded)
guard let localModel = LocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json") else { return }
let optionsWithLocalModel = CustomImageLabelerOptions(localModel: localModel)

Eski ve yeni Objective-C yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

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

// Similar process for local models and remotely-hosted models (that have been downloaded)
MLKLocalModel *localModel =
    [[MLKLocalModel alloc] initWithManifestPath:"automl/manifest.json"];
MLKCustomImageLabelerOptions *optionsWithLocalModel =
    [[MLKCustomImageLabelerOptions alloc] initWithLocalModel:localModel];