Export modelu pro použití s mobilními zařízeními
Custom Vision Service umožňuje exportovat třídění pro spuštění offline. Můžete vložit exportovaný klasifikátor do aplikace a spustit ji místně na zařízení pro klasifikaci v reálném čase.
Možnosti exportu
Custom Vision Service podporuje následující exporty:
- Tensorflow pro Android.
- TensorflowJS pro rozhraní JavaScript, jako jsou React, Angular a Vue. To se spustí na zařízeních s Androidem i iOS .
- CoreML pro iOS11.
- ONNX pro Windows ML, Android a iOS.
- Sada Vision AI Developer Kit.
- kontejner docker pro architekturu Windows, Linux nebo ARM. Kontejner zahrnuje model Tensorflow a kód služby pro použití rozhraní Custom Vision API.
Důležité
Custom Vision Service pouze exportuje kompaktní domény. Modely generované kompaktními doménami jsou optimalizované pro omezení klasifikace v reálném čase na mobilních zařízeních. Klasifikátory sestavené s kompaktní doménou můžou být mírně méně přesné než standardní doména se stejným objemem školicích dat.
Informace o vylepšení klasifikátoru najdete v dokumentu o vylepšení svého klasifikátoru .
Převést na kompaktní doménu
Poznámka
Postup v této části platí jenom v případě, že máte existující model, který není nastavený na komprimaci domény.
Pokud chcete převést doménu existujícího modelu, proveďte následující kroky:
Na webu Custom Visionvyberte ikonu Domů a zobrazte seznam vašich projektů.

Vyberte projekt a pak vyberte ikonu ozubeného kolečka v pravém horním rohu stránky.

V části domény vyberte jednu z kompaktních domén. Pokud chcete změny uložit, vyberte Uložit změny .
Poznámka
V sadě Vision AI dev Kit se musí projekt vytvořit s obecnou (kompaktní) doménou a v části Možnosti exportu musíte zadat možnost Vision AI dev Kit .

V horní části stránky vyberte možnost výuka pro přeučení pomocí nové domény.
Export modelu
Pokud chcete model exportovat po rekurzi, použijte následující postup:
Přejít na kartu výkon a vyberte exportovat.

Tip
Pokud položka exportu není k dispozici, vybraná iterace nepoužívá kompaktní doménu. V části iterace této stránky můžete vybrat iteraci, která používá kompaktní doménu, a pak vybrat exportovat.
Vyberte požadovaný formát exportu a pak vyberte exportovat ke stažení modelu.
Další kroky
Integrujte svůj exportovaný model do aplikace, a prozkoumejte jeden z následujících článků nebo ukázek:
- Použití modelu Tensorflow s Pythonem
- použití modelu ONNX s Windows Machine Learning
- Podívejte se na ukázku modelu CoreML v aplikaci pro iOS pro klasifikaci imagí v reálném čase pomocí SWIFT.
- Podívejte se na ukázku modelu Tensorflow v aplikaci pro Android pro klasifikaci imagí v reálném čase v Androidu.
- Podívejte se na ukázku modelu CoreML s využitím Xamarin pro klasifikaci imagí v reálném čase v aplikaci Xamarin iOS.