Etichettatura delle immagini

Con le API di etichettatura delle immagini di ML Kit puoi rilevare ed estrarre informazioni sulle entità in un'immagine in un ampio gruppo di categorie. Il modello predefinito di etichettatura delle immagini può identificare oggetti, luoghi, attività, specie animali, prodotti e altri elementi generici.

Puoi anche utilizzare un modello di classificazione delle immagini personalizzato per adattare il rilevamento a un caso d'uso specifico. Per ulteriori informazioni, consulta la pagina Utilizzo di un modello TensorFlow Lite personalizzato.

Funzionalità chiave

  • Un potente classificatore di base per uso generico Riconosce più di 400 categorie che descrivono gli oggetti più comuni nelle foto.
  • Adatta il tuo caso d'uso con i modelli personalizzati Usa altri modelli preaddestrati di TensorFlow Hub o il tuo modello personalizzato addestrato con TensorFlow, AutoML Vision Edge o TensorFlow Lite Model Maker.
  • API di alto livello facili da usare Non è necessario gestire operazioni di input/output dei modelli di basso livello, pre- e post-elaborazione delle immagini o creare una pipeline di elaborazione. ML Kit estrae le etichette dal modello TensorFlow Lite e le fornisce come descrizione del testo.

Tieni presente che questa API è destinata ai modelli di classificazione delle immagini che descrivono l'immagine completa. Per classificare uno o più oggetti in un'immagine, ad esempio scarpe o mobili, l'API Rilevamento e monitoraggio oggetti potrebbe essere più adatta.

Modelli di classificazione delle immagini supportati

Le API Image Labeling supportano diversi modelli di classificazione delle immagini:

Modelli di classificazione delle immagini supportati
Modello di base Per impostazione predefinita, l'API utilizza un potente modello di etichettatura delle immagini per uso generico che riconosce più di 400 entità che coprono i concetti più comuni nelle foto.
Modelli personalizzati TensorFlow Lite Per il targeting di concetti specifici per l'applicazione, l'API accetta modelli di classificazione delle immagini personalizzati da un'ampia gamma di origini. Possono essere modelli preaddestrati scaricati da TensorFlow Hub o i tuoi modelli addestrati con AutoML Vision Edge, TensorFlow Lite Model Maker o TensorFlow. I modelli possono essere abbinati alla tua app o ospitati con Firebase Machine Learning e scaricati in fase di esecuzione.

Utilizzo del modello di base

Il modello di base di ML Kit restituisce un elenco di entità che identificano persone, cose, luoghi, attività e così via. Ogni entità riceve un punteggio che indica la certezza che il modello ML ha nella sua pertinenza. Con queste informazioni, puoi eseguire attività come la generazione automatica di metadati e la moderazione dei contenuti. Il modello predefinito fornito con ML Kit riconosce più di 400 entità diverse.

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Esempi di etichette

Il modello di base nell'API di etichettatura delle immagini supporta oltre 400 etichette, come i seguenti esempi:

CategoriaEsempi di etichette
Persone Crowd
Selfie
Smile
Attività Dancing
Eating
Surfing
Cose Car
Piano
Receipt
Animali Bird
Cat
Dog
Piante Flower
Fruit
Vegetable
Luoghi Beach
Lake
Mountain

Risultati di esempio

Ecco un esempio delle entità riconosciute nella foto associata.

Foto: Clément Bucco-Lechat / Wikimedia Commons / CC BY-SA 3.0
Etichetta 0
Testo Stadio
Sicurezza 0,9205354
Etichetta 1
Testo Sport
Sicurezza 0,7531109
Etichetta 2
Testo Evento
Sicurezza 0,66905296
Etichetta 3
Testo Tempo libero
Sicurezza 0,59904146
Etichetta 4
Testo Calcio
Sicurezza 0,56384534
Etichetta 5
Testo Netta
Sicurezza 0,54679185
Etichetta 6
Testo Pianta
Sicurezza 0,524364

Utilizzo di un modello TensorFlow Lite personalizzato

Il modello di etichettatura delle immagini di base di ML Kit è stato creato per l'uso generico. È addestrato a riconoscere 400 categorie che descrivono gli oggetti più comuni nelle foto. La tua app potrebbe aver bisogno di un modello di classificazione delle immagini specializzato che riconosca un numero maggiore di categorie, ad esempio un modello che distingue tra specie di fiori o tipi di cibo.

Questa API consente di personalizzare un determinato caso d'uso supportando modelli di classificazione delle immagini personalizzati da un'ampia gamma di origini. Per ulteriori informazioni, consulta Modelli personalizzati con ML Kit. I modelli personalizzati possono essere abbinati alla tua app o scaricati dinamicamente dal cloud tramite il servizio di deployment dei modelli di Firebase Machine Learning.

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Pre-elaborazione immagine di input

Se necessario, l'etichettatura delle immagini utilizza la scalabilità e lo stretching dell'immagine bilineare per regolare le dimensioni e le proporzioni dell'immagine di input in modo che si adattino ai requisiti del modello sottostante.