ML Kit AutoML Vision Edge taşıma kılavuzu

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

Şu anda AutoML Vision Edge API'yi kullanan bir ML Kit kullanıcısıysanız lütfen Android ve iOS için taşıma talimatlarını uygulayın.

Sık Sorulan Sorular

Bu değişiklik neden yapıldı?

Bu değişiklik, ML Kit API'lerini basitleştirmenize ve ML Kit'i uygulamanıza entegre etmenizi kolaylaştırır. Bu değişiklikle, AutoML ile eğitilmiş bir modeli özel bir modelle aynı şekilde kullanabilirsiniz. Ayrıca, şu anda desteklediğimiz Görüntü Etiketleme'ye ek olarak Nesne Algılama ve İzleme için AutoML ile eğitilmiş modelleri kullanmanıza da olanak tanır. Ayrıca, özel model API'si hem meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritası olan modelleri hem de ayrı manifest ve etiket dosyaları olan modelleri destekler.

Yeni SDK'ya geçiş yapmanın avantajları nelerdir?

• Yeni özellikler: Hem görüntü etiketleme hem de nesne algılama ve izleme için AutoML ile eğitilmiş modelleri kullanma ve meta verilerine etiket haritası yerleştirilmiş modelleri kullanma olanağı.

Android için Taşıma Rehberi

1. adım: Gradle içe aktarma işlemlerini güncelleyin

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

2. adım: Sınıf adlarını güncelleyin

Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:

3. adım: Yöntem adlarını güncelleyin

Kodda çok az değişiklik yapılması gerekir:

• LocalModel artık bir model dosya yoluyla (modelde etiket haritasını içeren meta veriler varsa) veya bir model manifest dosya yoluyla (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) başlatılabilir.
• Firebase konsolu aracılığıyla özel bir modeli uzaktan barındırabilir ve CustomRemoteModel ile FirebaseModelSource başlatabilirsiniz.

Eski ve yeni Kotlin yöntemlerine ilişkin bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

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()

Eski ve yeni Java yöntemlerine ilişkin bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:

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();

iOS için Taşıma Rehberi

Ön koşullar

• Xcode 13.2.1 veya daha yeni bir sürüm gereklidir.

1. adım: Cocoapods'u güncelleyin

Uygulamanızın Podfile'ında ML Kit iOS cocoapods'larının bağımlılıklarını güncelleyin:

2. adım: Sınıf adlarını güncelleyin

Sınıfınız bu tabloda görünüyorsa belirtilen değişikliği yapın:

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];