מדריך להעברה של ML Kit AutoML Vision Edge

אפשר להעביר מודל לסיווג תמונות שאומן באמצעות AutoML לממשקי ה-API של המודל בהתאמה אישית. אתם יכולים להמשיך לארוז את המודל בתוך האפליקציה או לארח אותו במסוף Firebase כמודל בהתאמה אישית. הסרנו את AutoML Image Labeling API מ-ML Kit כי הוא הוחלף באופן מלא על ידי Custom Model Image Labeling API.

APIמה ישתנה?
‫AutoML Vision Edge image labeling API הוא הוחלף לגמרי ב-API של תיוג תמונות במודל בהתאמה אישית. הסרנו את ה-API הקיים של AutoML Vision Edge לתוויות של תמונות.

אם אתם משתמשים כרגע ב-ML Kit באמצעות AutoML Vision Edge API, עליכם לפעול לפי הוראות המיגרציה ל-Android ול-iOS.

שאלות נפוצות

מה הסיבה לשינוי?

השינוי הזה עוזר לפשט את ממשקי ה-API של ML Kit ומקל על השילוב של ML Kit באפליקציה. בעקבות השינוי, אפשר להשתמש במודל שאומן באמצעות AutoML בדיוק כמו במודל מותאם אישית. בנוסף, תוכלו להשתמש במודלים שאומנו באמצעות AutoML לזיהוי ולמעקב אחרי אובייקטים, בנוסף להוספת תוויות לתמונות שאנחנו תומכים בה כרגע. בנוסף, ה-API של המודלים בהתאמה אישית תומך גם במודלים עם מפת תוויות שמוטמעת במטא-נתונים שלהם, וגם במודלים עם מניפסט נפרד וקובצי תוויות.

אילו יתרונות יש למעבר לגרסה החדשה של ה-SDK?

  • תכונות חדשות: אפשרות להשתמש במודלים שאומנו ב-AutoML גם לתוויות של תמונות וגם לזיהוי ומעקב של אובייקטים, ואפשרות להשתמש במודלים עם מפת תוויות שמוטמעת במטא-נתונים שלהם.

מדריך להעברת נתונים (מיגרציה) ל-Android

שלב 1: מעדכנים את Gradle Imports

מעדכנים את יחסי התלות של ספריות ML Kit ל-Android בקובץ Gradle של המודול (ברמת האפליקציה) (בדרך כלל app/build.gradle) בהתאם לטבלה הבאה:

תכונהתוצרים ישניםפריט מידע חדש שנוצר בתהליך פיתוח (Artifact)
הוספת תוויות לתמונות באמצעות AutoML בלי להוריד מודלים מרחוק com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
הוספת תוויות לתמונות באמצעות AutoML עם הורדה של מודל מרוחק 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

שלב 2: מעדכנים את שמות הכיתות

אם הכיתה שלכם מופיעה בטבלה הזו, צריך לבצע את השינוי שמצוין:

הכיתה הישנהכיתה חדשה
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

שלב 3: עדכון שמות של שיטות

יש שינויים קלים בקוד:

  • אפשר עכשיו לאתחל את LocalModel עם נתיב לקובץ מודל (אם למודל יש מטא-נתונים שמכילים את מיפוי התוויות) או עם נתיב לקובץ מניפסט של מודל (אם המניפסט, המודל והתוויות נמצאים בקבצים נפרדים).
  • אפשר לארח מודל מותאם אישית מרחוק דרך מסוף Firebase, ולהפעיל CustomRemoteModel עם FirebaseModelSource.

הנה כמה דוגמאות לשיטות ישנות וחדשות של Kotlin:

ישן

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()

חדש

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()

ריכזנו כאן כמה דוגמאות לשיטות Java ישנות וחדשות:

ישן

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();

חדש

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();

מדריך להעברת נתונים (מיגרציה) ל-iOS

דרישות מוקדמות

  • נדרשת גרסה Xcode 13.2.1 ואילך.

שלב 1: מעדכנים את Cocoapods

מעדכנים את יחסי התלות של ML Kit iOS cocoapods בקובץ Podfile של האפליקציה:

תכונהשמות הפודים הקודמיםשמות הפודים החדשים
הוספת תוויות לתמונות באמצעות AutoML בלי להוריד מודלים מרחוק GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
הוספת תוויות לתמונות באמצעות AutoML עם הורדה של מודל מרוחק GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML
GoogleMLKit/LinkFirebase 		GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
GoogleMLKit/LinkFirebase

שלב 2: מעדכנים את שמות הכיתות

אם הכיתה שלכם מופיעה בטבלה הזו, צריך לבצע את השינוי שמצוין:

Swift

הכיתה הישנהכיתה חדשה
AutoMLImageLabelerLocalModel LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel CustomRemoteModel
AutoMLImageLabelerOptions CustomImageLabelerOptions

Objective-C

הכיתה הישנהכיתה חדשה
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel MLKCustomRemoteModel
MLKAutoMLImageLabelerOptions MLKCustomImageLabelerOptions

Objective-C

שלב 3: עדכון שמות של שיטות

יש שינויים קלים בקוד:

  • אפשר עכשיו לאתחל את LocalModel עם נתיב לקובץ מודל (אם למודל יש מטא-נתונים שמכילים את מיפוי התוויות) או עם נתיב לקובץ מניפסט של מודל (אם המניפסט, המודל והתוויות נמצאים בקבצים נפרדים).
  • אפשר לארח מודל מותאם אישית מרחוק דרך מסוף Firebase, ולהפעיל CustomRemoteModel עם FirebaseModelSource.

ריכזנו כאן כמה דוגמאות לשיטות ישנות וחדשות של Swift:

ישן

let localModel =
    AutoMLImageLabelerLocalModel(manifestPath: "automl/manifest.json")
let optionsWithLocalModel = AutoMLImageLabelerOptions(localModel: localModel)
let remoteModel = AutoMLImageLabelerRemoteModel(name: "automl_remote_model")
let optionsWithRemoteModel = AutoMLImageLabelerOptions(remoteModel: remoteModel)

חדש

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)

הנה כמה דוגמאות לשיטות ישנות וחדשות של Objective-C:

ישן

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];

חדש

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];