Co je nového ve službě Custom Vision
Zjistěte, co je nového ve službě. Tyto položky můžou být poznámky k verzi, videa, blogové příspěvky a další typy informací. Vytvořte záložku této stránky, abyste měli přehled o službě.
Květen 2022
Odhadovaný minimální rozpočet
- Na portálu Custom Vision teď můžou uživatelé zobrazit minimální odhadovaný rozpočet potřebný k trénování projektu. Tento odhad (zobrazený v hodinách) se vypočítá na základě objemu obrázků nahraných uživatelem a doménou vybraných uživatelem.
Říjen 2020
Vlastní základní model
- Některé aplikace mají velké množství společných trénovacích dat, ale potřebují je vyladit samostatně; výsledkem je lepší výkon obrázků z různých zdrojů s menšími rozdíly. V tomto případě můžete první model trénovat obvyklým způsobem s velkým objemem trénovacích dat. Potom zavolejte TrainProject v rozhraní API verze 3.4 Public Preview s customBaseModelInfo v těle požadavku, aby jako základní model pro podřízené projekty použil první fázi natrénovaný model. Pokud zdrojový projekt a podřízený cílový projekt mají podobné charakteristiky obrázků, můžete očekávat lepší výkon.
Informace o nové doméně
- Informace o doméně vrácené z GetDomains v rozhraní API služby Custom Vision 3.4 ve verzi Public Preview teď zahrnují podporované exportovatelné platformy, stručný popis architektury modelu a velikost modelu pro kompaktní domény.
Zpětná vazba k trénování rozdílů
- Rozhraní API služby Custom Vision 3.4 ve verzi Public Preview teď vrací metodu TrainingErrorDetails z volání GetIteration. Při neúspěšných iteracích se tak zjistí, jestli příčinou selhání byla rozdílnost trénování, která se dá napravit více a kvalitnějšími trénovacími daty.
Červenec 2020
Řízení přístupu na základě rolí Azure
- Custom Vision podporuje řízení přístupu na základě role v Azure (Azure RBAC), autorizační systém pro správu individuálního přístupu k prostředkům Azure. Informace o správě přístupu k projektům Custom Vision najdete v tématu Řízení přístupu na základě role v Azure.
Trénování podmnožina
- Při trénování projektu detekce objektů můžete volitelně trénovat jenom na podmnožině použitých značek. Můžete to udělat, pokud jste ještě nepoužili dostatek určitých značek, ale máte dostatek dalších. Další informace najdete v rychlém startu klientské knihovny pro C# nebo Python.
Oznámení o službě Azure Storage
- Projekt Custom Vision můžete integrovat s frontou úložiště objektů blob v Azure, abyste získali nabízená oznámení o aktivitě trénování a exportu projektu a záložních kopií publikovaných modelů. Tato funkce je užitečná, abyste se vyhnuli neustálému dotazování služby na výsledky, když jsou spuštěné dlouhé operace. Místo toho můžete do pracovního postupu integrovat oznámení fronty úložiště. Další informace najdete v průvodci integrací úložiště.
Kopírování a přesun projektů
- Teď můžete kopírovat projekty z jednoho účtu Služby Custom Vision do jiných. Můžete chtít přesunout projekt z vývoje do produkčního prostředí nebo zálohovat projekt do účtu v jiné oblasti Azure, abyste zvýšili zabezpečení dat. Další informace najdete v průvodci kopírováním a přesunem projektů .
Září 2019
Navrhované značky
- Nástroj Smart Labeler na webu Custom Vision generuje navrhované značky pro vaše trénovací obrázky. Díky tomu můžete při trénování modelu Custom Vision rychleji označovat velký počet obrázků. Pokyny k použití této funkce najdete v tématu Navrhované značky.
2019. květen
- Opravy chyb a vylepšení back-endu
- Vylepšené uživatelské prostředí portálu související s předplatnými Azure, což usnadňuje výběr adresářů Azure.
2019. duben
- Zvýšení limitu počtu ohraničujících polí na obrázek na 200.
- Opravy chyb, včetně významné aktualizace výkonu pro modely exportované do TensorFlow.
- Přidání exportu rozpoznávání objektů pro sadu Vision AI Dev Kit
- Vylepšení uživatelského rozhraní, včetně vyhledávání projektů.
březen 2019
- Služba Custom Vision service vstoupila do obecné dostupnosti v Azure!
- Přidání funkce Pokročilé trénování s novým back-endem strojového učení pro lepší výkon, zejména u náročných datových sad a jemně odstupňované klasifikace. Pomocí pokročilého trénování můžete zadat rozpočet výpočetního času pro trénování a Služba Custom Vision bude experimentálně identifikovat nejlepší nastavení trénování a rozšíření. Pro rychlé iterace můžete i nadále používat stávající rychlé trénování.
- Zavedli jsme rozhraní API verze 3.0. 1. října 2019 oznámilo vyřazení rozhraní API před 3.0. Příklady, jak začít, najdete v rychlých startech v dokumentaci.
- Nahradili jsme výchozí iterace publikováním nebo zrušením publikování v rozhraních API verze 3.0.
- Byly přidány nové cíle exportu modelu. Export souboru Dockerfile byl upgradován tak, aby podporoval ARM pro Raspberry Pi 3. Podpora exportu byla přidána do sady Vision AI Dev Kit.
- Zvýšení limitu značek na jeden projekt na 500 pro úroveň S0 Zvýšení limitu obrázků na jeden projekt na 100 000 pro úroveň S0.
- Odebraná doména pro dospělé Místo toho se doporučuje obecná doména.
- Oznámili jsme ceny pro obecnou dostupnost.
Únor 2019
- Oznámili jsme ukončení omezených zkušebních projektů (projektů, které nejsou spojené s prostředkem Azure), protože custom Vision se blíží dokončení přechodu na Verzi Public Preview Azure. Od 25. března 2019 bude web CustomVision.ai podporovat jenom prohlížení projektů přidružených k prostředku Azure, jako je bezplatný prostředek Custom Vision. Do 1. října 2019 budete mít stále přístup ke stávajícím omezeným zkušebním projektům prostřednictvím rozhraní API služby Custom Vision. Budete tak mít čas aktualizovat klíče rozhraní API pro všechny aplikace, které jste napsali pomocí služby Custom Vision. Po 1. říjnu 2019 se všechny omezené zkušební projekty, které jste nepřesunuli do Azure, odstraní.
leden 2019
- Přidání podpory pro nové oblasti Azure: USA – západ 2, USA – východ, USA – východ 2, Západní Evropa, Severní Evropa, Jihovýchodní Asie, Austrálie – východ, Indie – střed, Velká Británie – jih, Japonsko – východ a USA – středosever. Podpora pokračuje v oblasti USA – středojihov.
Prosinec 2018
- Podpora exportu pro modely rozpoznávání objektů (zavedená kompaktní doména detekce objektů).
- Opravili jsme řadu problémů s přístupností pro vylepšenou podporu čtečky obrazovky a navigace pomocí klávesnice.
- Aktualizace uživatelského rozhraní pro prohlížeč obrázků a vylepšené prostředí pro označování objektů pro rychlejší označování
- Aktualizace základního modelu pro doménu rozpoznávání objektů pro lepší kvalitu rozpoznávání objektů
- Opravy chyb.
Listopad 2018
- Přidání podpory pro doménu loga v rozpoznávání objektů
2018. říjen
- Detekce objektů zadá placenou verzi Preview. Teď můžete vytvářet projekty rozpoznávání objektů pomocí prostředku Azure.
- Přidání funkce Přesunout do Azure na web, která usnadňuje upgrade omezeného zkušebního projektu pro propojení s Azure. propojený projekt zdroje (F0 nebo S0.) Najdete ho na stránce Nastavení produktu.
- Přidání exportu do ONNX 1.2 pro podporu Windows 2018 October Update verze Windows ML. Opravy chyb, včetně exportu ONNX se speciálními znaky.
Srpen 2018
- Přidání widgetu Začínáme pro customvision.ai webu, který uživatele provede školením k projektu.
- Další vylepšení kanálu strojového učení, která můžou využívat vícezlepkové projekty (nová vrstva ztráty).
2018. června
- Aktualizace uživatelského rozhraní, zaměřená na snadné použití a přístupnost
- Vylepšení kanálu strojového učení, která můžou využívat víceznakové projekty s velkým počtem značek.
- Opravili jsme chybu v exportu TensorFlow. Povolili jsme exportovanou správu verzí modelu, takže iterace je možné exportovat více než jednou.
- Opravy chyb a vylepšení back-endu
- Povolili jsme vícetřídové klasifikace pro projekty, ve kterých mají obrázky přesně jeden popisek. V predikcích pro režim s více třídami se pravděpodobnosti sečtou na jeden (všechny obrázky jsou klasifikovány mezi zadané značky).
Květen 2018
- Zavedení funkce detekce objektů ve verzi Preview pro projekty využívající omezenou zkušební verzi
- Upgrade na rozhraní API verze 2.0
- Rozšíření úrovně S0 až na 250 značek a 50 000 obrázků
- Významná vylepšení back-endu kanálu strojového učení pro projekty klasifikace obrázků. Výhody těchto aktualizací budou moct využít projekty natrénované po 27. dubnu 2018.
- Přidání možnosti exportu modelů do ONNX pro použití s Windows ML
- Přidání možnosti exportu modelů do souboru Dockerfile. Díky tomu si můžete stáhnout artefakty pro sestavení vlastních kontejnerů Windows nebo Linuxu, včetně souboru Dockerfile, modelu TensorFlow a kódu služby.
- U nově natrénovaných modelů exportovaných do TensorFlow v doménách General (Compact) a Landmark (Compact) jsou teď střední hodnoty (0 0,0)) pro konzistenci napříč všemi projekty.
Březen 2018
- Zadali jste placenou verzi Preview a nasadili ji na web Azure Portal. Projekty je teď možné připojit k prostředkům Azure s úrovní F0 (Free) nebo S0 (Standard). Zavedení projektů úrovně S0, které umožňují až 100 značek a 25 000 obrázků.
- Změny back-endu kanálu strojového učení a parametru normalizace. Zákazníci tak získají lepší kontrolu nad kompromisy mezi přesností a opětovným voláním při úpravě prahové hodnoty pravděpodobnosti. Součástí těchto změn je nastavení prahové hodnoty pravděpodobnosti na portálu CustomVision.ai na 50 %.
2017. prosince
- Kromě dříve vydaného exportu do iOS (CoreML) jsme přidali export do Androidu (TensorFlow). To umožňuje export natrénovaného kompaktního modelu spustit v aplikaci offline.
- Přidání kompaktních domén Retail (Maloobchod) a Landmark (Památka) umožňujících export modelů pro tyto domény.
- Vydání rozhraní API pro trénování verze 1.2 a rozhraní API pro predikce verze 1.1. Aktualizovaná rozhraní API podporují export modelů a novou operaci predikce, která neukládá obrázky do složky Predictions. V rozhraní API pro trénování se také zavedly dávkové operace.
- Vylepšení uživatelského rozhraní, včetně možnosti zobrazit, která doména se použila k trénování iterace.
- Aktualizace sady SDK pro jazyk C# a ukázky.