机器学习套件 AutoML Vision Edge 迁移指南

注意： AutoML Vision Edge 图片标签 API 已弃用。自定义模型 API（图片标记、对象检测和跟踪）支持由 AutoML 训练的模型。本迁移指南介绍了如何迁移现有的 AutoML Vision Edge 实现以使用新的自定义模型 API。

您可以将 AutoML 训练的图片分类模型传递给自定义模型 API。您可以继续将模型与应用捆绑在一起，也可以将其作为自定义模型托管在 Firebase 控制台上。AutoML 图像标记 API 已从 ML Kit 中移除，因为该 API 已完全被自定义模型图像标记 API 取代。

API	有何变化？
AutoML Vision Edge 图片标签 API	它已完全被自定义模型图片标记 API 取代。移除了现有的 AutoML Vision Edge 图片标签 API。

如果您目前是使用 AutoML Vision Edge API 的机器学习套件用户，请按照 Android 和 iOS 的迁移说明操作。

常见问题解答

此次变更的原因是什么？

它有助于简化 ML Kit API，并使 ML Kit 更易于集成到您的应用中。进行此更改后，您可以使用 AutoML 训练的模型，就像使用自定义模型一样。此外，除了目前支持的图片标记之外，您还可以使用 AutoML 训练的对象检测和跟踪模型。此外，自定义模型 API 支持元数据中嵌入了标签映射的模型，以及具有单独清单和标签文件的模型。

迁移到新版 SDK 有哪些好处？

• 新功能：能够使用 AutoML 训练的模型进行图片标记以及对象检测和跟踪，并且能够使用元数据中嵌入了标签映射的模型。

Android 迁移指南

第 1 步：更新 Gradle 导入

根据下表，更新模块（应用级）Gradle 文件（通常为 app/build.gradle）中 Android 版机器学习套件库的依赖项：

功能	旧制品	新工件
无需下载远程模型的图片标签 AutoML	com.google.mlkit:image-labeling-automl:16.2.1	com.google.mlkit:image-labeling-custom:16.0.0-beta5
支持远程模型下载的图片标签 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

第 2 步：更新类名称

如果您的课程显示在此表格中，请进行指示的更改：

旧课程	新类
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

注意： 之前使用 AutoMLImageLabelerOptions 时，如果未设置 confidenceThreshold，系统会使用默认置信度阈值 0.5。现在，借助 CustomImageLabelerOptions，如果未设置 confidenceThreshold，系统将使用模型元数据中包含的置信度阈值（如果有）。如果该值不存在，则系统会改为使用 0.0 的值。

第 3 步：更新方法名称

只需修改极少代码：

• 现在，可以使用模型文件路径（如果模型具有包含标签映射的元数据）或模型清单文件路径（如果清单、模型和标签位于单独的文件中）初始化 LocalModel。
• 您可以通过 Firebase 控制台远程托管自定义模型，并使用 FirebaseModelSource 初始化 CustomRemoteModel。

以下是一些新旧 Kotlin 方法的示例：

旧优惠

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

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()

以下是一些新旧 Java 方法的示例：

旧优惠

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

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 版迁移指南

前提条件

• 需要 Xcode 13.2.1 或更高版本。

第 1 步：更新 Cocoapods

更新应用 Podfile 中适用于 ML Kit iOS CocoaPod 的依赖项：

功能	旧 pod 名称	新的 pod 名称
无需下载远程模型的图片标签 AutoML	GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML	GoogleMLKit/ImageLabelingCustom
支持远程模型下载的图片标签 AutoML	GoogleMLKit/ImageLabelingAutoML GoogleMLKit/LinkFirebase	GoogleMLKit/ImageLabelingCustom GoogleMLKit/LinkFirebase

第 2 步：更新类名称

如果您的课程显示在此表格中，请进行指示的更改：

Swift

旧课程	新类
AutoMLImageLabelerLocalModel	LocalModel
AutoMLImageLabelerRemoteModel	CustomRemoteModel
AutoMLImageLabelerOptions	CustomImageLabelerOptions

Objective-C

旧课程	新类
MLKAutoMLImageLabelerLocalModel	MLKLocalModel
MLKAutoMLImageLabelerRemoteModel	MLKCustomRemoteModel
MLKAutoMLImageLabelerOptions	MLKCustomImageLabelerOptions

Objective-C

注意： 之前使用 AutoMLImageLabelerOptions 时，如果未设置 confidenceThreshold，系统会使用默认置信度阈值 0.5。现在，如果未设置 confidenceThreshold，系统会使用模型元数据中包含的置信度阈值（如果有）。CustomImageLabelerOptions如果该值不存在，则改用 0.0 的值。

第 3 步：更新方法名称

只需修改极少代码：

• 现在，可以使用模型文件路径（如果模型具有包含标签映射的元数据）或模型清单文件路径（如果清单、模型和标签位于单独的文件中）初始化 LocalModel。
• 您可以通过 Firebase 控制台远程托管自定义模型，并使用 FirebaseModelSource 初始化 CustomRemoteModel。

以下是一些新旧 Swift 方法的示例：

旧优惠

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

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)

以下是一些新旧 Objective-C 方法的示例：

旧优惠

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

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];