ML Kit AutoML Vision Edge 移行ガイド

AutoML でトレーニングされた画像分類モデルをカスタムモデル API に渡すことができます。引き続きアプリ内にモデルをバンドルするか、Firebase コンソールでカスタムモデルとしてホストできます。AutoML Image Labeling API は、Custom Model Image Labeling API に完全に置き換えられたため、ML Kit から削除されました。

API変更内容
AutoML Vision Edge 画像ラベル付け API カスタムモデルの Image Labeling API に完全に置き換えられています。既存の AutoML Vision Edge 画像ラベル付け API が削除されました。

現在、AutoML Vision Edge API を使用している ML Kit ユーザーの場合は、Android と iOS の移行手順に沿って対応してください。

よくある質問

変更の理由

これにより、ML Kit API が簡素化され、ML Kit をアプリに簡単に統合できるようになります。この変更により、AutoML でトレーニングされたモデルをカスタムモデルとまったく同じように使用できるようになります。また、現在サポートされている画像ラベル付けに加えて、オブジェクト検出とトラッキングに AutoML でトレーニングされたモデルを使用することもできます。さらに、カスタムモデル API は、メタデータにラベルマップが埋め込まれたモデルと、マニフェスト ファイルとラベルファイルが個別のモデルの両方をサポートしています。

新しい SDK に移行するメリットは何ですか？

  • 新機能: 画像ラベル付けとオブジェクト検出とトラッキングの両方で AutoML でトレーニングされたモデルを使用できるようになりました。また、メタデータにラベルマップが埋め込まれたモデルを使用できるようになりました。

Android 向け移行ガイド

ステップ 1: Gradle のインポートを更新する

次の表に従って、モジュール（アプリレベル）の Gradle ファイル（通常は app/build.gradle）で ML Kit Android ライブラリの依存関係を更新します。

機能古いアーティファクト新しいアーティファクト
リモートモデルのダウンロードなしで画像ラベル付け AutoML com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
リモート モデルのダウンロードによる画像ラベル付け AutoML 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

ステップ 2: クラス名を更新する

クラスがこの表に表示されている場合は、指示に沿って変更します。

古いクラス新しいクラス
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

ステップ 3: メソッド名を更新する

コードの変更は最小限です。

  • LocalModel をモデルファイルパス（モデルにラベルマップを含むメタデータがある場合）またはモデル マニフェスト ファイルパス（マニフェスト、モデル、ラベルが別々のファイルにある場合）で初期化できるようになりました。
  • Firebase コンソールからカスタムモデルをリモートでホストし、FirebaseModelSource で CustomRemoteModel を初期化できます。

以下に、古い Kotlin メソッドと新しい Kotlin メソッドの例を示します。

旧

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()

新規

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()

以下に、古い Java メソッドと新しい Java メソッドの例を示します。

旧

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();

新規

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 向けの移行ガイド

前提条件

  • Xcode 13.2.1 以降が必要です。

ステップ 1: Cocoapods を更新する

アプリの Podfile で、ML Kit iOS CocoaPods の依存関係を更新します。

機能古い Pod 名新しい Pod 名
リモートモデルのダウンロードなしで画像ラベル付け AutoML GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
リモート モデルのダウンロードによる画像ラベル付け AutoML GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML
GoogleMLKit/LinkFirebase 		GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
GoogleMLKit/LinkFirebase

ステップ 2: クラス名を更新する

クラスがこの表に表示されている場合は、指示に沿って変更します。

Swift

古いクラス新しいクラス
AutoMLImageLabelerLocalModel LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel CustomRemoteModel
AutoMLImageLabelerOptions CustomImageLabelerOptions

Objective-C

古いクラス新しいクラス
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel MLKCustomRemoteModel
MLKAutoMLImageLabelerOptions MLKCustomImageLabelerOptions

Objective-C

ステップ 3: メソッド名を更新する

コードの変更は最小限です。

  • LocalModel をモデルファイルパス（モデルにラベルマップを含むメタデータがある場合）またはモデル マニフェスト ファイルパス（マニフェスト、モデル、ラベルが別々のファイルにある場合）で初期化できるようになりました。
  • Firebase コンソールからカスタムモデルをリモートでホストし、FirebaseModelSource で CustomRemoteModel を初期化できます。

以下に、古い Swift メソッドと新しい Swift メソッドの例を示します。

旧

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

新規

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)

古い Objective-C メソッドと新しい Objective-C メソッドの例を以下に示します。

旧

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];

新規

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];