AutoML ile eğitilmiş bir görüntü sınıflandırma modelini özel model API'lerine iletebilirsiniz. Modeli uygulamanıza dahil etmeye veya Firebase Konsolu'nda özel model olarak barındırmaya devam edebilirsiniz. AutoML görüntü etiketleme API'si, Özel Model Görüntü Etiketleme API'si tarafından tamamen değiştirildiği için ML Kit'ten kaldırıldı.
API | Neler değişiyor? |
---|---|
AutoML Vision Edge görüntü etiketleme API'si | Özel Model resim etiketleme API'si ile tamamen değiştirildi. Mevcut AutoML Vision Edge görüntü etiketleme API'si 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, 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 aynı şekilde kullanabilirsiniz. Ayrıca, şu anda desteklediğimiz görüntü etiketleme özelliğine ek olarak nesne algılama ve izleme için AutoML tarafından eğitilmiş modelleri kullanmanıza olanak tanır. Ayrıca özel model API'si, meta verilerine yerleştirilmiş etiket haritasına sahip modellerin yanı sıra ayrı manifest ve etiket dosyalarına sahip modelleri de destekler.
Yeni SDK'ya geçişin avantajları nelerdir?
- Yeni özellikler: Hem Görüntü Etiketleme hem de Nesne Algılama ve İzleme için AutoML ile eğitilmiş modelleri kullanma ve meta verilerine etiket haritası yerleştirilmiş modelleri kullanma olanağı.
Android için Taşıma Rehberi
1. Adım: Gradle içe aktarmalarını güncelleyin
Modülünüzün (uygulama düzeyinde) Gradle dosyasında (genellikle app/build.gradle
) ML Kit Android kitaplıklarının bağımlılıkları aşağıdaki tabloya göre güncelleyin:
Özellik | Eski Yapılar | Yeni yapı |
---|---|---|
Uzak model indirme olmadan AutoML ile görüntü etiketleme | com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1 | com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5 |
Uzak 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
Kodda çok az değişiklik var:
LocalModel
artık bir model dosyası yolu (modelde etiket haritasını içeren meta veriler varsa) veya model manifest dosyası yolu (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) ile başlatılabilir.- Firebase konsolu üzerinden özel bir modeli uzaktan barındırabilir ve
CustomRemoteModel
öğesiniFirebaseModelSource
ile başlatabilirsiniz.
Eski ve yeni Kotlin yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:
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()
Eski ve yeni Java yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:
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 Rehberi
Ön koşullar
- Xcode 13.2.1 veya daha yeni bir sürüm gereklidir.
1. adım: Cocoapods'u güncelleyin
Uygulamanızın Podfile dosyasında ML Kit iOS cocoapods bağımlılıkları güncelleyin:
Özellik | Eski kapsül adları | Yeni kapsül adları |
---|---|---|
Uzak model indirme olmadan AutoML ile görüntü etiketleme | GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML | GoogleMLKit/ImageLabelingCustom |
Uzak 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
Kodda çok az değişiklik var:
LocalModel
artık bir model dosyası yolu (modelde etiket haritasını içeren meta veriler varsa) veya model manifest dosyası yolu (manifest, model ve etiketler ayrı dosyalardaysa) ile başlatılabilir.- Firebase konsolu üzerinden özel bir modeli uzaktan barındırabilir ve
CustomRemoteModel
öğesiniFirebaseModelSource
ile başlatabilirsiniz.
Eski ve yeni Swift yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:
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)
Eski ve yeni Objective-C yöntemlerine dair bazı örnekleri aşağıda bulabilirsiniz:
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];