Маркировка изображений
С помощью API-интерфейсов маркировки изображений Cloud Vision вы можете распознавать объекты на изображении без необходимости предоставления каких-либо дополнительных контекстных метаданных.
Маркировка изображений дает вам представление о содержании изображений. Когда вы используете API, вы получаете список распознанных объектов: людей, вещей, мест, действий и т. д. Каждой найденной метке присваивается оценка, которая указывает на уверенность модели ML в ее актуальности. С помощью этой информации вы можете выполнять такие задачи, как автоматическое создание метаданных и модерация контента.
Готовы начать? Выберите свою платформу:
Ключевые возможности
Высокоточная маркировка изображений | API маркировки изображений Firebase ML основан на ведущей в отрасли функции распознавания изображений Google Cloud , которая может классифицировать изображения с помощью более чем 10 000 меток во многих категориях. (См. ниже.) Попробуйте сами с помощью демо Cloud Vision API . |
Поддержка сущностей в сети знаний | Помимо текстового описания каждой метки, которую возвращает Firebase ML , он также возвращает идентификатор объекта Google Knowledge Graph метки. Этот идентификатор представляет собой строку, которая уникальным образом идентифицирует сущность, представленную меткой, и является тем же идентификатором, который используется API поиска в сети знаний . Эту строку можно использовать для идентификации объекта на разных языках независимо от форматирования текстового описания. |
Ограниченное бесплатное использование | Бесплатно за первые 1000 использований этой функции в месяц: см. «Цены». |
Примеры этикеток
API маркировки изображений поддерживает более 10 000 меток, включая следующие примеры и многое другое:
Категория | Примеры этикеток | Категория | Примеры этикеток |
---|---|---|---|
Искусство и развлечения | Sculpture Musical Instrument Dance | Астрономические объекты | Comet Galaxy Star |
Бизнес и промышленность | Restaurant Factory Airline | Цвета | Red Green Blue |
Дизайн | Floral Pattern Wood Stain | Напиток | Coffee Tea Milk |
События | Meeting Picnic Vacation | Вымышленные персонажи | Santa Claus Superhero Mythical creature |
Еда | Casserole Fruit Potato chip | Дом и сад | Laundry basket Dishwasher Fountain |
Деятельность | Wedding Dancing Motorsport | Материалы | Ceramic Textile Fiber |
СМИ | Newsprint Document Sign | Виды транспорта | Aircraft Motorcycle Subway |
Занятия | Actor Florist Police | Организмы | Plant Animal Fungus |
Организации | Government Club College | Места | Airport Mountain Tent |
Технология | Robot Computer Solar panel | Вещи | Bicycle Pipe Doll |
Примеры результатов
Этикетка | Идентификатор объекта диаграммы знаний | Уверенность |
---|---|---|
спортивный объект | /m/0bmgjqz | 0,9860726 |
игрок | /m/02vzx9 | 0,9797604 |
стадион | /м/019cfy | 0,9635762 |
футбольный стадион | /м/0404y4 | 0,95806926 |
футболист | /m/0gl2ny2 | 0,9510419 |
спорт | /м/06ntj | 0,9253524 |
футболист | /m/0pcq81q | 0,9033665 |
арена | /м/018lrm | 0,8897188 |