Hướng dẫn di chuyển Bộ công cụ học máy AutoML Vision Edge

Lưu ý: API gắn nhãn hình ảnh AutoML Vision Edge không còn được dùng nữa. API mô hình tuỳ chỉnh (gắn nhãn hình ảnh, phát hiện và theo dõi đối tượng) hỗ trợ các mô hình do AutoML huấn luyện. Hướng dẫn di chuyển này giải thích cách di chuyển một quá trình triển khai AutoML Vision Edge hiện có để sử dụng API mô hình tuỳ chỉnh mới.

Bạn có thể truyền mô hình phân loại hình ảnh được huấn luyện bằng AutoML sang mô hình tuỳ chỉnh API. Bạn có thể tiếp tục nhóm mô hình bên trong ứng dụng hoặc lưu trữ mô hình đó trên Bảng điều khiển của Firebase làm mô hình tuỳ chỉnh. API gắn nhãn hình ảnh AutoML đã bị xoá khỏi Bộ công cụ học máy vì API này đã được thay thế hoàn toàn bằng API gắn nhãn hình ảnh mô hình tuỳ chỉnh.

API	Có điều gì thay đổi?
API gắn nhãn hình ảnh AutoML Vision Edge	API này được thay thế hoàn toàn bằng API gắn nhãn hình ảnh của Mô hình tuỳ chỉnh. Xoá API gắn nhãn hình ảnh hiện có của AutoML Vision Edge.

Nếu bạn hiện là người dùng Bộ công cụ học máy sử dụng API AutoML Vision Edge, vui lòng làm theo hướng dẫn di chuyển cho Android và iOS.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao lại có sự thay đổi này?

API này giúp đơn giản hoá các API của Bộ công cụ học máy và tích hợp Bộ công cụ học máy vào ứng dụng của bạn. Với thay đổi này, bạn có thể sử dụng mô hình được huấn luyện bằng AutoML theo cách chính xác theo cách tương tự như mô hình tuỳ chỉnh. Ngoài ra, bạn cũng có thể sử dụng các mô hình được huấn luyện bằng AutoML để phát hiện và theo dõi đối tượng, ngoài tính năng Gắn nhãn hình ảnh mà chúng tôi hiện hỗ trợ. Hơn nữa, API mô hình tuỳ chỉnh hỗ trợ cả hai mô hình với nhãn ánh xạ được nhúng trong siêu dữ liệu và các mô hình có tệp kê khai và tệp nhãn.

Tôi nhận được lợi ích gì khi di chuyển sang SDK mới?

• Tính năng mới: Có thể sử dụng các mô hình đã được huấn luyện bằng AutoML cho cả việc Gắn nhãn hình ảnh phát hiện đối tượng và Theo dõi và khả năng sử dụng các mô hình có bản đồ nhãn được nhúng trong siêu dữ liệu.

Hướng dẫn di chuyển dành cho Android

Bước 1: Cập nhật các lệnh nhập Gradle

Cập nhật các phần phụ thuộc cho thư viện Android Bộ công cụ học máy trong mô-đun của bạn (cấp ứng dụng) tệp Gradle (thường là app/build.gradle) theo như sau bảng:

Tính năng	Cấu phần phần mềm cũ	Cấu phần phần mềm mới
AutoML gắn nhãn hình ảnh mà không cần tải mô hình từ xa	com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1	com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
Gắn nhãn hình ảnh AutoML với mô hình từ xa được tải xuống	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

Bước 2: Cập nhật tên lớp

Nếu lớp của bạn xuất hiện trong bảng này, hãy thực hiện thay đổi được chỉ định:

Lớp cũ	Lớp mới
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

Lưu ý: Trước đây với AutoMLImageLabelerOptions, nếu confidenceThreshold chưa được đặt, giá trị ngưỡng tin cậy mặc định là 0.5 sẽ được sử dụng. Bây giờ với CustomImageLabelerOptions, nếu giá trị confidenceThreshold chưa được đặt, sẽ sử dụng giá trị ngưỡng tin cậy có trong siêu dữ liệu của mô hình (nếu có). Nếu giá trị đó không tồn tại, thì giá trị 0.0 sẽ được dùng.

Bước 3: Cập nhật tên phương thức

Có rất ít thay đổi về mã:

• Giờ đây, bạn có thể khởi chạy LocalModel bằng đường dẫn tệp mô hình (nếu mô hình có siêu dữ liệu chứa bản đồ nhãn) hoặc đường dẫn tệp kê khai mô hình (nếu tệp kê khai, mô hình và nhãn nằm trong các tệp riêng biệt).
• Bạn có thể lưu trữ mô hình tuỳ chỉnh từ xa thông qua Bảng điều khiển của Firebase và khởi chạy CustomRemoteModel bằng FirebaseModelSource.

Dưới đây là một số ví dụ về phương thức Kotlin cũ và mới:

Cũ

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()

Mới

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()

Dưới đây là một số ví dụ về các phương thức Java cũ và mới:

Cũ

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();

Mới

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();

Hướng dẫn di chuyển cho iOS

Điều kiện tiên quyết

• Cần có Xcode 13.2.1 trở lên.

Bước 1: Cập nhật Cocoapods

Cập nhật các phần phụ thuộc cho cocoapods của Bộ công cụ học máy iOS trong Podfile của ứng dụng:

Tính năng	Tên nhóm cũ	(Các) tên nhóm mới
Gắn nhãn hình ảnh AutoML mà không cần tải mô hình từ xa xuống	GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML	GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
Gắn nhãn hình ảnh AutoML với mô hình từ xa được tải xuống	GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/LinkFirebase	GoogleMLKit/ImageLabelingCustom GoogleMLKit/LinkFirebase

Bước 2: Cập nhật tên lớp

Nếu lớp của bạn xuất hiện trong bảng này, hãy thực hiện thay đổi được chỉ định:

Swift

Lớp cũ	Lớp học mới
AutoMLImageLabelerLocalModel	LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel	CustomRemoteModel
AutoMLImageLabelerOptions	CustomImageLabelerOptions

Objective-C

Lớp cũ	Lớp mới
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel	MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel	MLKCustomRemoteModel
MLKAutoMLImageLabelerOptions	MLKCustomImageLabelerOptions

Objective-C

Lưu ý: Trước đây với AutoMLImageLabelerOptions, nếu confidenceThreshold chưa được đặt, giá trị ngưỡng tin cậy mặc định 0.5sẽ được sử dụng. Giờ đây, với CustomImageLabelerOptions, nếu bạn không đặt confidenceThreshold, thì giá trị này sẽ sử dụng giá trị ngưỡng độ tin cậy có trong siêu dữ liệu mô hình (nếu có). Nếu không có giá trị đó, hệ thống sẽ sử dụng giá trị 0.0.

Bước 3: Cập nhật tên phương thức

Có rất ít thay đổi về mã:

• Giờ đây, bạn có thể khởi chạy LocalModel bằng đường dẫn tệp mô hình (nếu mô hình có siêu dữ liệu chứa bản đồ nhãn) hoặc đường dẫn tệp kê khai mô hình (nếu tệp kê khai, mô hình và nhãn nằm trong các tệp riêng biệt).
• Bạn có thể lưu trữ một mô hình tuỳ chỉnh từ xa thông qua Bảng điều khiển của Firebase và khởi chạy CustomRemoteModel bằng FirebaseModelSource.

Sau đây là một số ví dụ về phương thức Swift cũ và mới:

Cũ

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

Mới

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)

Sau đây là một số ví dụ về phương thức Objective-C cũ và mới:

Cũ

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];

Mới

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];