AutoML tarafından eğitilmiş bir görüntü sınıflandırma modelini, özel model API'lerine iletebilirsiniz. Modeli uygulamanızın içinde paketlemeye devam edebilir veya Firebase Konsolu'nda özel model olarak barındırabilirsiniz. AutoML görüntü etiketleme API'si tamamen Özel Model Görüntü Etiketleme API'si ile değiştirildiği için ML Kit'ten kaldırılmıştır.
API | Neler değişiyor? |
---|---|
AutoML Vision Edge görüntü etiketleme API'si | Bu API'nin yerini, Özel Model görüntü etiketleme API'si almıştır. Mevcut AutoML Vision Edge görüntü etiketleme API'si kaldırıldı. |
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 yapılıyor?
ML Kit API'lerini basitleştirmeye ve ML Kit'i uygulamanıza entegre etmeyi kolaylaştırmaya yardımcı olur. Bu değişiklik sayesinde AutoML tarafından eğitilmiş bir modeli özel bir modelle tam olarak aynı şekilde kullanabilirsiniz. Ayrıca, şu anda desteklediğimiz Görüntü Etiketleme'nin yanı sıra Nesne Algılama ve İzleme için AutoML tarafından eğitilen modelleri kullanabilmenizi sağlar. Ayrıca özel model API'si, hem meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritası bulunan modelleri hem de ayrı manifest ve etiket dosyaları olan modelleri destekler.
Yeni SDK'ya geçmek bana ne gibi avantajlar sağlar?
- Yeni özellikler: Hem Görüntü Etiketleme hem de Nesne Algılama ve İzleme için AutoML ile eğitilmiş modeller kullanma ve meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritasıyla modeller kullanma olanağı.
Android için Taşıma Kılavuzu
1. Adım: Gradle İçe Aktarmalarını güncelleyin
Modülünüzdeki (uygulama düzeyi) Gradle dosyanızdaki (genellikle app/build.gradle
) ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıklarını aşağıdaki tabloya göre güncelleyin:
Öne Çıkarın | Eski Eserler | Yeni Yapı |
---|---|---|
Uzaktan model indirmeden AutoML görüntü etiketleme | com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 | com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5 |
Uzaktan model indirme ile 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
Çok az kod değişikliği vardır:
LocalModel
artık bir model dosyası yolu (modelde etiket haritasını içeren meta veriler varsa) veya bir model manifest dosyası yolu (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) ile başlatılabilir.- Firebase Konsolu aracılığıyla uzaktan özel model barındırabilir ve
FirebaseModelSource
ile birCustomRemoteModel
başlatabilirsiniz.
Aşağıda eski ve yeni Kotlin yöntemlerinin bazı örnekleri 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 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 Kılavuzu
Ön koşullar
- Xcode 13.2.1 veya daha yenisi gereklidir.
1. Adım: Cocoapod'ları güncelleyin
Uygulamanızın Podfile dosyasında ML Kit iOS cocoapod'larının bağımlılıklarını güncelleyin:
Öne Çıkarın | Eski kapsül adları | Yeni kapsül adları |
---|---|---|
Uzaktan model indirmeden AutoML görüntü etiketleme | GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML | GoogleMLKit/ImageLabelingCustom |
Uzaktan model indirme ile 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
Çok az kod değişikliği vardır:
LocalModel
artık bir model dosyası yolu (modelde etiket haritasını içeren meta veriler varsa) veya bir model manifest dosyası yolu (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) ile başlatılabilir.- Firebase Konsolu aracılığıyla uzaktan özel model barındırabilir ve
FirebaseModelSource
ile birCustomRemoteModel
başlatabilirsiniz.
Aşağıda eski ve yeni Swift yöntemlerine 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 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];