Что собой представляет Пользовательское визуальное распознавание
Azure AI Пользовательское визуальное распознавание — это служба распознавания изображений, которая позволяет создавать, развертывать и улучшать собственные модели идентификаторов изображений. Идентификатор изображений присваивает изображениям метки согласно визуальным характеристикам. Каждая метка представляет классификацию или объект. Пользовательское визуальное распознавание позволяет указать собственные метки и обучить пользовательские модели для их обнаружения.
Совет
API анализа изображений визуального распознавания Azure, основанный на базовой модели Флоренции, теперь поддерживает пользовательские модели с возможностью обучения с несколькими выстрелами. Используйте анализ изображений 4.0 для создания моделей пользовательских идентификаторов изображений с помощью новейших технологий из Azure. Сведения о переносе проекта Пользовательское визуальное распознавание в новую систему анализа изображений 4.0 см. в руководстве по миграции. Чтобы сравнить две службы, см. страницу сравнения.
Вы можете обращаться к функциям Пользовательского визуального распознавания с помощью пакета SDK клиентской библиотеки, REST API или веб-портала Пользовательского визуального распознавания. Чтобы приступить к работе, ознакомьтесь с этим руководством.
Эта документация включает статьи следующих видов:
- Краткие руководства — пошаговые инструкции, которые помогут вам вызвать службу и быстро получить результат.
- Практические руководства — содержат инструкции для более специфического или специализированного использования службы.
- Учебники — расширенные руководства, которые описывают использование службы в качестве компонента бизнес-решений.
Для более структурированного подхода выполните модуль обучения для Пользовательское визуальное распознавание:
- Классификация изображений с помощью службы Пользовательское визуальное распознавание
- Классификация видов птиц, находящихся под угрозой исчезновения, с Пользовательское визуальное распознавание
Как это работает
Служба Пользовательское визуальное распознавание использует алгоритм машинного обучения для анализа изображений для пользовательских функций. Вы отправляете наборы изображений, которые делают и не имеют нужных визуальных характеристик. Затем вы помечаете изображения собственными метками (тегами) во время отправки. Алгоритм обучается по этим данным и вычисляет собственную точность, проводя тесты на тех же изображениях. Обучив модель, вы можете протестировать, переобучить и, в конечном итоге, использовать ее в своем приложении для распознавания изображений для классификации изображений или обнаружения объектов. Вы также можете экспортировать модель для автономного использования.
Классификация и обнаружение объектов
Функции Пользовательской службы визуального распознавания можно разделить на две части. Классификация изображений присваивает изображению одну или несколько меток. Обнаружение объектов аналогично, но возвращает координаты на изображении, где найдены примененные метки.
Оптимизация вариантов использования
Служба "Пользовательское визуальное распознавание" оптимизирована для быстрого распознавания основных отличий между изображениями, благодаря чему вы можете создать прототип своей модели на основе небольшого объема данных. Как правило, хорошо начать использовать 50 изображений на метку. Однако служба не является оптимальной для обнаружения тонких различий в изображениях (например, обнаружение незначительных трещин или заметок в сценариях обеспечения качества).
Кроме того, вы можете выбрать требуемое из различных алгоритмов службы Пользовательского визуального распознавания, которые оптимизированы для изображений с определенными объектами, например достопримечательностями или магазинами. Дополнительные сведения см. в разделе "Выбор домена".
Использование Пользовательское визуальное распознавание
Служба Пользовательское визуальное распознавание доступна как набор собственных пакетов SDK и через веб-интерфейс на портале Пользовательское визуальное распознавание. Вы можете создать, тестировать и обучать модель через интерфейс или использовать оба варианта.
Поддерживаемые браузеры для веб-портала Пользовательского визуального распознавания
Порталом Пользовательского визуального распознавания могут пользоваться следующие веб-браузеры:
- Microsoft Edge (последняя версия)
- Google Chrome (последняя версия)
Резервное копирование и аварийное восстановление
В составе Azure служба Пользовательского визуального распознавания содержит компоненты, которые поддерживаются в нескольких регионах. Зоны и регионы службы используются всеми нашими службами для предоставления клиентам непрерывного обслуживания. Дополнительные сведения о зонах и регионах приведены на странице Регионы Azure. Если вам нужна дополнительная информация или возникли проблемы, обратитесь в службу поддержки.
Конфиденциальность и безопасность данных
Как и во всех службах ИИ Azure, разработчики, использующие службу Пользовательское визуальное распознавание, должны учитывать политики Майкрософт по данным клиентов. Дополнительные сведения см. на странице служб ИИ Azure в Центре управления безопасностью Майкрософт.
Место расположения данных
Пользовательское визуальное распознавание не реплика данных за пределами указанного региона, за исключением одного региона, NorthCentralUSгде нет локальной поддержки Azure.
Следующие шаги
- Следуйте инструкциям из краткого руководства по созданию классификатора, чтобы приступить к работе с Пользовательским визуальным распознаванием на веб-портале.
- Также можно изучить краткое руководство по пакету SDK, чтобы реализовать базовые сценарии в коде.