คำแนะนำในการย้ายข้อมูล AutoML Vision Edge ของ ML Kit

คุณส่งโมเดลการจัดประเภทรูปภาพที่ฝึกด้วย AutoML ไปยัง API ของโมเดลที่กำหนดเองได้ คุณยังคงรวมโมเดลไว้ในแอปหรือโฮสต์โมเดลในคอนโซล Firebase เป็นโมเดลที่กำหนดเองได้ เราได้นำ AutoML Image Labeling API ออกจาก ML Kit แล้ว เนื่องจาก Custom Model Image Labeling API ได้เข้ามาแทนที่อย่างสมบูรณ์

APIสิ่งที่เปลี่ยนแปลง
API การติดป้ายกำกับรูปภาพ AutoML Vision Edge โดย Custom Model image labeling API จะมาแทนที่ฟีเจอร์นี้ทั้งหมด ระบบจะนำ API การติดป้ายกำกับรูปภาพ AutoML Vision Edge ที่มีอยู่ออก

หากคุณเป็นผู้ใช้ ML Kit ที่ใช้ AutoML Vision Edge API อยู่ในปัจจุบัน โปรด ทำตามวิธีการย้ายข้อมูลสำหรับ Android และ iOS

คำถามที่พบบ่อย

เหตุผลในการเปลี่ยนแปลงครั้งนี้

ซึ่งจะช่วยลดความซับซ้อนของ ML Kit API และช่วยให้ผสานรวม ML Kit เข้ากับแอปได้ง่ายขึ้น การเปลี่ยนแปลงนี้จะช่วยให้คุณใช้โมเดลที่ฝึกด้วย AutoML ได้ในลักษณะเดียวกับโมเดลที่กำหนดเอง นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณใช้โมเดลที่ฝึกด้วย AutoML สำหรับการตรวจจับและการติดตามออบเจ็กต์ได้ด้วย นอกเหนือจากการติดป้ายกำกับรูปภาพที่ เราสนับสนุนในปัจจุบัน นอกจากนี้ API โมเดลที่กำหนดเองยังรองรับทั้งโมเดลที่มี แผนที่ป้ายกำกับฝังอยู่ในข้อมูลเมตา และโมเดลที่มีไฟล์ Manifest และ ป้ายกำกับแยกกัน

ฉันจะได้รับประโยชน์อะไรบ้างจากการย้ายข้อมูลไปยัง SDK ใหม่

  • ฟีเจอร์ใหม่: ความสามารถในการใช้โมเดลที่ฝึกด้วย AutoML สำหรับทั้งการติดป้ายกำกับรูปภาพ และการตรวจจับและติดตามออบเจ็กต์ รวมถึงความสามารถในการใช้โมเดลที่มี Label Map ฝังอยู่ในข้อมูลเมตา

คำแนะนำในการย้ายข้อมูลสำหรับ Android

ขั้นตอนที่ 1: อัปเดตการนำเข้า Gradle

อัปเดตทรัพยากร Dependency สำหรับไลบรารี ML Kit สำหรับ Android ในไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติคือ app/build.gradle) ตามตารางต่อไปนี้

ฟีเจอร์อาร์ติแฟกต์เก่าอาร์ติแฟกต์ใหม่
AutoML การติดป้ายกำกับรูปภาพโดยไม่ต้องดาวน์โหลดโมเดลจากระยะไกล com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
AutoML การติดป้ายกำกับรูปภาพพร้อมการดาวน์โหลดโมเดลจากระยะไกล 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

ขั้นตอนที่ 2: อัปเดตชื่อชั้นเรียน

หากชั้นเรียนของคุณปรากฏในตารางนี้ ให้ทำการเปลี่ยนแปลงที่ระบุ

ชั้นเรียนเก่าชั้นเรียนใหม่
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

ขั้นตอนที่ 3: อัปเดตชื่อเมธอด

มีการเปลี่ยนแปลงโค้ดเล็กน้อยดังนี้

  • LocalModel สามารถเริ่มต้นได้ด้วยเส้นทางไฟล์โมเดล (หากโมเดลมีข้อมูลเมตาที่มีแผนที่ป้ายกำกับ) หรือเส้นทางไฟล์ Manifest ของโมเดล (หาก Manifest, โมเดล และป้ายกำกับอยู่ในไฟล์แยกกัน)
  • คุณโฮสต์โมเดลที่กำหนดเองจากระยะไกลผ่านคอนโซล Firebase และเริ่มต้น CustomRemoteModel ด้วย FirebaseModelSource ได้

ตัวอย่างเมธอด Kotlin เวอร์ชันเก่าและใหม่มีดังนี้

เก่า

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()

ใหม่

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()

ตัวอย่างเมธอด Java เก่าและใหม่มีดังนี้

เก่า

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();

ใหม่

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();

คำแนะนำในการย้ายข้อมูลสำหรับ iOS

ข้อกำหนดเบื้องต้น

  • ต้องใช้ Xcode 13.2.1 ขึ้นไป

ขั้นตอนที่ 1: อัปเดต Cocoapods

อัปเดตทรัพยากร Dependency สำหรับ ML Kit iOS Cocoapods ใน Podfile ของแอปโดยทำดังนี้

ฟีเจอร์ชื่อพ็อดเดิมชื่อพ็อดใหม่
AutoML การติดป้ายกำกับรูปภาพโดยไม่ต้องดาวน์โหลดโมเดลจากระยะไกล GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
AutoML การติดป้ายกำกับรูปภาพพร้อมการดาวน์โหลดโมเดลจากระยะไกล GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML
GoogleMLKit/LinkFirebase 		GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
GoogleMLKit/LinkFirebase

ขั้นตอนที่ 2: อัปเดตชื่อชั้นเรียน

หากชั้นเรียนของคุณปรากฏในตารางนี้ ให้ทำการเปลี่ยนแปลงที่ระบุ

Swift

ชั้นเรียนเก่าชั้นเรียนใหม่
AutoMLImageLabelerLocalModel LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel CustomRemoteModel
AutoMLImageLabelerOptions CustomImageLabelerOptions

Objective-C

ชั้นเรียนเก่าชั้นเรียนใหม่
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel MLKCustomRemoteModel
MLKAutoMLImageLabelerOptions MLKCustomImageLabelerOptions

Objective-C

ขั้นตอนที่ 3: อัปเดตชื่อเมธอด

มีการเปลี่ยนแปลงโค้ดเล็กน้อยดังนี้

  • LocalModel สามารถเริ่มต้นได้ด้วยเส้นทางไฟล์โมเดล (หากโมเดลมีข้อมูลเมตาที่มีแผนที่ป้ายกำกับ) หรือเส้นทางไฟล์ Manifest ของโมเดล (หาก Manifest, โมเดล และป้ายกำกับอยู่ในไฟล์แยกกัน)
  • คุณโฮสต์โมเดลที่กำหนดเองจากระยะไกลผ่านคอนโซล Firebase และเริ่มต้น CustomRemoteModel ด้วย FirebaseModelSource ได้

ตัวอย่างของเมธอด Swift เก่าและใหม่มีดังนี้

เก่า

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

ใหม่

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)

ตัวอย่างเมธอด Objective-C แบบเก่าและแบบใหม่มีดังนี้

เก่า

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];

ใหม่

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];