หน้านี้ได้รับการแปลโดย Cloud Translation API

การย้ายข้อมูลสำหรับ Android

อัปเดตการนําเข้า gradle

SDK ใหม่ต้องใช้การพึ่งพาเพียงรายการเดียวสําหรับ ML Kit API แต่ละรายการ คุณไม่จําเป็นต้องระบุ ไลบรารีทั่วไป เช่น firebase-ml-vision หรือ firebase-ml-natural-language ML Kit ใช้เนมสเปซ com.google.android.gms สำหรับไลบรารีที่ขึ้นอยู่กับ Google Play Services

Vision API

ระบบจะส่งโมเดลแบบแพ็กเกจเป็นส่วนหนึ่งของแอปพลิเคชัน ต้องดาวน์โหลดโมเดลแบบบาง API บางรายการมีให้บริการทั้งในรูปแบบแบบรวมและแบบ Thin ส่วนบางรายการมีให้บริการในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งเท่านั้น ดังนี้

API	รวมกลุ่ม	บาง
การจดจำข้อความ	x (เบต้า)	x
การตรวจจับใบหน้า	x	x
การสแกนบาร์โค้ด	x	x
การติดป้ายกำกับรูปภาพ	x	x
การตรวจจับและติดตามวัตถุ	x	-

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

โมเดลแบบแพ็กเกจ

API	อาร์ติแฟกต์เดิม	อาร์ติแฟกต์ใหม่
การสแกนบาร์โค้ด	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-barcode-model:16.0.1	com.google.mlkit:barcode-scanning:17.3.0
รูปหน้า	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-face-model:19.0.0	com.google.mlkit:face-detection:16.1.7
การติดป้ายกำกับรูปภาพ	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-image-label-model:19.0.0	com.google.mlkit:image-labeling:17.0.9
การตรวจจับออบเจ็กต์	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-object-detection-model:19.0.3	com.google.mlkit:object-detection:17.0.2

รุ่นที่บาง

API	อาร์ติแฟกต์เดิม	อาร์ติแฟกต์ใหม่
การสแกนบาร์โค้ด	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:18.3.1
การตรวจจับใบหน้า	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-face-detection:17.1.0
การจดจำข้อความ	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1	com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:19.0.1

AutoMLVision Edge

API	อาร์ติแฟกต์เดิม	อาร์ติแฟกต์ใหม่
AutoML โดยไม่ต้องดาวน์โหลด	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3	com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3
AutoML พร้อมการดาวน์โหลด	com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.1 com.google.firebase:firebase-ml-vision-automl:18.0.3	com.google.mlkit:image-labeling-custom:17.0.3 com.google.mlkit:linkfirebase:17.0.0

Natural Language API

ระบบจะส่งโมเดลแบบแพ็กเกจเป็นส่วนหนึ่งของแอปพลิเคชัน ต้องดาวน์โหลดโมเดลแบบบาง

API	รวมกลุ่ม	บาง
รหัสภาษา	x	x
ฟีเจอร์ช่วยตอบ	x	x (เบต้า)

โมเดลแบบแพ็กเกจ

API	อาร์ติแฟกต์เดิม	อาร์ติแฟกต์ใหม่
รหัสภาษา	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7	com.google.mlkit:language-id:17.0.6
ฟีเจอร์ช่วยตอบ	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7	com.google.mlkit:smart-reply:17.0.4

รุ่นที่บาง

API	อาร์ติแฟกต์เดิม	อาร์ติแฟกต์ใหม่
รหัสภาษา	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-language-id-model:20.0.7	com.google.android.gms:play-services-mlkit-language-id:17.0.0
ฟีเจอร์ช่วยตอบ	com.google.firebase:firebase-ml-natural-language:22.0.0 com.google.firebase:firebase-ml-natural-language-smart-reply-model:20.0.7	com.google.android.gms:play-services-mlkit-smart-reply:16.0.0-beta1

อัปเดตชื่อชั้นเรียน

หากชั้นเรียนของคุณปรากฏในตารางนี้ ให้ทำการเปลี่ยนแปลงที่ระบุ

ชั้นเรียนเก่า	ชั้นเรียนใหม่
com.google.firebase.ml.common.FirebaseMLException	com.google.mlkit.common.MlKitException
com.google.firebase.ml.vision.common.FirebaseVisionImage	com.google.mlkit.vision.common.InputImage
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector	com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner
com.google.firebase.ml.vision.labeler.FirebaseVisionImageLabel	com.google.mlkit.vision.label.ImageLabeler
com.google.firebase.ml.vision.barcode.FirebaseVisionBarcodeDetector	com.google.mlkit.vision.barcode.BarcodeScanner
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLLocalModel	com.google.mlkit.common.model.LocalModel
com.google.firebase.ml.vision.automl.FirebaseAutoMLRemoteModel	com.google.mlkit.common.model.CustomRemoteModel
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceImageLabelerOptions	com.google.mlkit.vision.label.defaults.ImageLabelerOptions
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionImageLabel	com.google.mlkit.vision.label.ImageLabel
com.google.firebase.ml.vision.label.FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions	com.google.mlkit.vision.label.custom.CustomImageLabelerOptions
com.google.firebase.ml.vision.objects.FirebaseVisionObjectDetectorOptions	com.google.mlkit.vision.objects.defaults.ObjectDetectorOptions

สำหรับคลาสอื่นๆ ให้ทำตามกฎต่อไปนี้

นำคำนำหน้า FirebaseVision ออกจากชื่อชั้นเรียน
นำคำนำหน้าอื่นๆ ที่ขึ้นต้นด้วย Firebase ออกจากชื่อชั้นเรียน

นอกจากนี้ ให้แทนที่คำนำหน้า com.google.firebase.ml ในชื่อแพ็กเกจด้วย com.google.mlkit

อัปเดตชื่อเมธอด

มีการเปลี่ยนแปลงโค้ดเล็กน้อย ดังนี้

มีการเปลี่ยนแปลงการสร้างอินสแตนซ์ของเครื่องมือตรวจจับ/สแกนเนอร์/ติดป้ายกำกับ/แปลภาษา ตอนนี้ฟีเจอร์แต่ละรายการจะมีจุดแรกเข้าของตัวเอง เช่น BarcodeScanning, TextRecognition, ImageLabeling, Translation…. การเรียกบริการ Firebase getInstance() จะแทนที่ด้วยการเรียกgetClient()เมธอดของจุดแรกเข้าของฟีเจอร์
ระบบได้นำการสร้างอินสแตนซ์เริ่มต้นสำหรับ TextRecognizer ออกแล้ว เนื่องจากเราได้เปิดตัวไลบรารีเพิ่มเติมสำหรับการจดจำสคริปต์อื่นๆ เช่น จีนและเกาหลี หากต้องการใช้ตัวเลือกเริ่มต้นกับรูปแบบการจดจำข้อความแบบอักษรละติน โปรดประกาศการพึ่งพา com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition และใช้ TextRecognition.getClient(TextRecognizerOptions.DEFAULT_OPTIONS)
เราได้นำการสร้างอินสแตนซ์เริ่มต้นสำหรับ ImageLabeler และ ObjectDetector ออกแล้ว เนื่องจากเราได้เปิดตัวการรองรับโมเดลที่กำหนดเองสำหรับฟีเจอร์ 2 รายการนี้ เช่น หากต้องการใช้ตัวเลือกเริ่มต้นกับโมเดลฐานใน ImageLabeling โปรดประกาศการพึ่งพา com.google.mlkit:image-labeling และใช้ ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS) ใน Java
ปิดแฮนเดิลทั้งหมด (เครื่องตรวจจับ/เครื่องสแกน/เครื่องติดป้ายกำกับ/เครื่องมือแปลภาษา…) ได้ ตรวจสอบว่ามีการเรียกใช้เมธอด close() เมื่อจะไม่มีการใช้ออบเจ็กต์เหล่านั้นอีกต่อไป หากคุณใช้ LifecycleOwner ใน Fragment หรือ AppCompatActivity วิธีง่ายๆ ในการเรียกใช้คือเรียก LifecycleOwner.getLifecycle() ใน Fragment หรือ AppCompatActivity แล้วเรียก Lifecycle.addObserver
processImage() และ detectInImage() ใน Vision API ได้เปลี่ยนชื่อเป็น process() เพื่อความสอดคล้อง
ตอนนี้ Natural Language API ใช้คำว่า "แท็กภาษา" (ตามที่ระบุไว้ในมาตรฐาน BCP 47) แทน "รหัสภาษา"
นำเมธอด getter ในคลาส xxxOptions ออกแล้ว
ระบบไม่รองรับเมธอด getBitmap() ในคลาส InputImage(แทนที่ FirebaseVisionImage) อีกต่อไปในฐานะอินเทอร์เฟซสาธารณะ โปรดดู BitmapUtils.java ในตัวอย่างการเริ่มต้นใช้งานอย่างรวดเร็วของ ML Kit เพื่อแปลงบิตแมปจากอินพุตต่างๆ
ระบบได้นำ FirebaseVisionImageMetadata ออกแล้ว คุณเพียงแค่ส่งข้อมูลเมตาของรูปภาพ เช่น กว้าง สูง องศาการหมุน รูปแบบ ไปยังเมธอดการสร้างของ InputImages

ตัวอย่างเมธอด Kotlin เวอร์ชันเก่าและใหม่มีดังนี้

เก่า

// Construct image labeler with base model and default options.
val imageLabeler = FirebaseVision.getInstance().onDeviceImageLabeler

// Construct object detector with base model and default options.
val objectDetector = FirebaseVision.getInstance().onDeviceObjectDetector

// Construct face detector with given options
val faceDetector = FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options)

// Construct image labeler with local AutoML model
val localModel =
    FirebaseAutoMLLocalModel.Builder()
      .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
      .build()
val autoMLImageLabeler =
    FirebaseVision.getInstance()
      .getOnDeviceAutoMLImageLabeler(
          FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            .setConfidenceThreshold(0.3F)
            .build()
    )

ใหม่

// Construct image labeler with base model and default options.
val imageLabeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS)
// Optional: add life cycle observer
lifecycle.addObserver(imageLabeler)

// Construct object detector with base model and default options.
val objectDetector = ObjectDetection.getClient(ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS)

// Construct face detector with given options
val faceDetector = FaceDetection.getClient(options)

// Construct image labeler with local AutoML model
val localModel =
  LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    .build()
val autoMLImageLabeler =
  ImageLabeling.getClient(
    CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.3F).build())

ตัวอย่างเมธอด Java แบบเก่าและแบบใหม่มีดังนี้

เก่า

// Construct image labeler with base model and default options.
FirebaseVisionImageLabeler imagelLabeler =
     FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceImageLabeler();

// Construct object detector with base model and default options.
FirebaseVisionObjectDetector objectDetector =
     FirebaseVision.getInstance().getOnDeviceObjectDetector();

// Construct face detector with given options
FirebaseVisionFaceDetector faceDetector =
     FirebaseVision.getInstance().getVisionFaceDetector(options);

// Construct image labeler with local AutoML model
FirebaseAutoMLLocalModel localModel =
    new FirebaseAutoMLLocalModel.Builder()
      .setAssetFilePath("automl/manifest.json")
      .build();
FirebaseVisionImageLabeler autoMLImageLabeler =
    FirebaseVision.getInstance()
      .getOnDeviceAutoMLImageLabeler(
          FirebaseVisionOnDeviceAutoMLImageLabelerOptions.Builder(localModel)
            .setConfidenceThreshold(0.3F)
            .build());

ใหม่

// Construct image labeler with base model and default options.
ImageLabeler imageLabeler = ImageLabeling.getClient(ImageLabelerOptions.DEFAULT_OPTIONS);
// Optional: add life cycle observer
getLifecycle().addObserver(imageLabeler);

// Construct object detector with base model and default options.
ObjectDetector objectDetector = ObjectDetection.getClient(ObjectDetectorOptions.DEFAULT_OPTIONS);

// Construct face detector with given options
FaceDetector faceDetector = FaceDetection.getClient(options);

// Construct image labeler with local AutoML model
LocalModel localModel =
  new LocalModel.Builder()
    .setAssetManifestFilePath("automl/manifest.json")
    .build();
ImageLabeler autoMLImageLabeler =
  ImageLabeling.getClient(
    new CustomImageLabelerOptions.Builder(localModel)
    .setConfidenceThreshold(0.3F).build());

การเปลี่ยนแปลงเฉพาะ API

การสแกนบาร์โค้ด

สำหรับ Barcode Scanning API ตอนนี้มี 2 วิธีในการส่งโมเดล ได้แก่

ผ่านบริการ Google Play หรือที่เรียกว่า "แบบ Thin" (แนะนำ) - วิธีนี้ช่วยลดขนาดแอปและแชร์โมเดลระหว่างแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาแอปจะต้องตรวจสอบว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลแล้วก่อนใช้งานเป็นครั้งแรก
ใช้ APK ของแอปหรือที่เรียกว่า "การรวม" - การดำเนินการนี้จะเพิ่มขนาดแอป แต่หมายความว่าโมเดลจะใช้งานได้ทันที

การติดตั้งใช้งาน 2 รูปแบบนี้แตกต่างกันเล็กน้อย โดยเวอร์ชัน "แบบรวม" มีการปรับปรุงหลายอย่างเหนือกว่าเวอร์ชัน "แบบ Thin" ดูรายละเอียดเกี่ยวกับความแตกต่างเหล่านี้ได้ในหลักเกณฑ์ของ Barcode Scanning API

การตรวจจับใบหน้า

สำหรับ Face Detection API การส่งโมเดลทำได้ 2 วิธีดังนี้

ผ่านบริการ Google Play หรือที่เรียกว่า "แบบบาง" (แนะนำ) - วิธีนี้ช่วยลดขนาดแอปและแชร์โมเดลระหว่างแอปพลิเคชัน อย่างไรก็ตาม นักพัฒนาแอปจะต้องตรวจสอบว่าได้ดาวน์โหลดโมเดลแล้วก่อนใช้งานเป็นครั้งแรก
ใช้ APK ของแอปหรือที่เรียกว่า "การรวม" - ตัวเลือกนี้จะเพิ่มขนาดการดาวน์โหลดของแอป แต่จะทำให้โมเดลใช้งานได้ทันที

ลักษณะการทํางานของการติดตั้งใช้งานจะเหมือนกัน

คำแปล

ตอนนี้ TranslateLanguage ใช้ชื่อที่อ่านออกเสียงได้สำหรับค่าคงที่ (เช่น ENGLISH) แทนแท็กภาษา (EN) และตอนนี้ยังเป็น @StringDef แทน @IntDef และค่าของค่าคงที่คือแท็กภาษา BCP 47 ที่ตรงกัน
หากแอปใช้ตัวเลือกเงื่อนไขการดาวน์โหลด "อุปกรณ์ไม่ได้ใช้งาน" โปรดทราบว่าตัวเลือกนี้ถูกนำออกแล้วและไม่สามารถใช้ได้อีกต่อไป คุณจะยังใช้ตัวเลือก "การชาร์จอุปกรณ์" ได้ หากต้องการลักษณะการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น คุณสามารถเลื่อนเวลาการเรียก RemoteModelManager.download ไว้หลังตรรกะของคุณเอง

AutoML Image Labeling

หากแอปใช้ตัวเลือกเงื่อนไขการดาวน์โหลด "อุปกรณ์ไม่ได้ใช้งาน" โปรดทราบว่าตัวเลือกนี้ถูกนำออกแล้วและไม่สามารถใช้ได้อีกต่อไป คุณจะยังใช้ตัวเลือก "การชาร์จอุปกรณ์" ได้

หากต้องการลักษณะการทำงานที่ซับซ้อนมากขึ้น คุณสามารถเลื่อนเวลาการเรียกใช้ RemoteModelManager.download ไว้หลังตรรกะของคุณเอง

การตรวจจับและการติดตามวัตถุ

หากแอปใช้การตรวจจับวัตถุที่มีการแยกประเภทแบบหยาบ โปรดทราบว่า SDK เวอร์ชันใหม่ได้เปลี่ยนวิธีแสดงผลหมวดหมู่การจัดประเภทสำหรับวัตถุที่ตรวจพบ

ระบบจะแสดงผลหมวดหมู่การจัดประเภทเป็นอินสแตนซ์ของ DetectedObject.Label แทนที่จะเป็นจำนวนเต็ม หมวดหมู่ที่เป็นไปได้ทั้งหมดสำหรับตัวแยกประเภทแบบหยาบจะรวมอยู่ในคลาส PredefinedCategory

ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ด Kotlin เวอร์ชันเก่าและใหม่

เก่า

if (object.classificationCategory == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) {
    ...
}

ใหม่

if (!object.labels.isEmpty() && object.labels[0].text == PredefinedCategory.FOOD) {
    ...
}
// or
if (!object.labels.isEmpty() && object.labels[0].index == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) {
    ...
}

ต่อไปนี้คือตัวอย่างโค้ด Java เวอร์ชันเก่าและเวอร์ชันใหม่

เก่า

if (object.getClassificationCategory() == FirebaseVisionObject.CATEGORY_FOOD) {
    ...
}

ใหม่

if (!object.getLabels().isEmpty()
    && object.getLabels().get(0).getText().equals(PredefinedCategory.FOOD)) {
    ...
}
// or
if (!object.getLabels().isEmpty()
    && object.getLabels().get(0).getIndex() == PredefinedCategory.FOOD_INDEX) {
    ...
}

ระบบได้นำหมวดหมู่ "ไม่ทราบ" ออกแล้ว เมื่อความเชื่อมั่นในการแยกประเภทของวัตถุต่ำ เราจะไม่แสดงป้ายกำกับใดๆ

นำ Firebase Dependencies ออก (ไม่บังคับ)

ขั้นตอนนี้จะมีผลก็ต่อเมื่อเป็นไปตามเงื่อนไขต่อไปนี้

Firebase ML Kit เป็นคอมโพเนนต์ Firebase เพียงรายการเดียวที่คุณใช้
คุณใช้เฉพาะ API ในอุปกรณ์
คุณไม่ได้ใช้การแสดงโมเดล

ในกรณีนี้ คุณสามารถนํา Firebase Dependency ออกได้หลังจากการย้ายข้อมูล โปรดทำตามขั้นตอนต่อไปนี้

นำไฟล์การกําหนดค่า Firebase ออกโดยลบไฟล์การกําหนดค่า google-services.json ในไดเรกทอรีโมดูล (ระดับแอป) ของแอป
แทนที่ปลั๊กอิน Gradle ของบริการของ Google ในไฟล์ Gradle ของโมดูล (ระดับแอป) (โดยปกติคือ app/build.gradle) ด้วยปลั๊กอิน Strict Version Matcher โดยทำดังนี้

ก่อน

apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.gms.google-services'  // Google Services plugin

android {
  // …
}

หลัง

apply plugin: 'com.android.application'
apply plugin: 'com.google.android.gms.strict-version-matcher-plugin'

android {
  // …
}

แทนที่ classpath ของปลั๊กอิน Gradle ของบริการของ Google ในไฟล์ Gradle ของโปรเจ็กต์ (ระดับรูท) (build.gradle) ด้วย classpath ของปลั๊กอิน Strict Version Matcher ดังนี้

ก่อน

buildscript {
  dependencies {
    // ...

    classpath 'com.google.gms:google-services:4.3.3'  // Google Services plugin
  }
}

หลัง

buildscript {
  dependencies {
    // ...

    classpath 'com.google.android.gms:strict-version-matcher-plugin:1.2.1'
  }
}

ลบแอป Firebase ในคอนโซล Firebase ตามวิธีการในเว็บไซต์การสนับสนุนของ Firebase

ขอความช่วยเหลือ

หากพบปัญหาใดๆ โปรดไปที่หน้าชุมชนซึ่งจะระบุช่องทางต่างๆ ที่ใช้ติดต่อเราได้