Wat is Custom Vision?
Azure AI Custom Vision is een service voor afbeeldingsherkenning waarmee u uw eigen afbeeldings-id-modellen kunt bouwen, implementeren en verbeteren. Een afbeeldings-id past labels toe op afbeeldingen, afhankelijk van hun visuele kenmerken. Elk label vertegenwoordigt een classificatie of object. Met Custom Vision kunt u uw eigen labels opgeven en aangepaste modellen trainen om ze te detecteren.
Tip
De Azure AI Vision Image Analysis-API, gebaseerd op het basismodel van Florence, biedt nu ondersteuning voor aangepaste modellen met een paar shot learning-mogelijkheden. Gebruik Afbeeldingsanalyse 4.0 om aangepaste afbeeldings-id-modellen te maken met behulp van de nieuwste technologie van Azure. Als u een Custom Vision-project wilt migreren naar het nieuwe systeem voor afbeeldingsanalyse 4.0, raadpleegt u de migratiehandleiding. Als u de twee services wilt vergelijken, raadpleegt u de pagina Vergelijking.
U kunt Custom Vision gebruiken via een clientbibliotheek-SDK, REST API of via de Custom Vision-webportal. Volg een snelstart om aan de slag te gaan.
Deze documentatie bevat de volgende typen artikelen:
- De quickstarts zijn stapsgewijze instructies waarmee u aanroepen naar de service kunt maken en resultaten in een korte periode kunt krijgen.
- De instructiegidsen bevatten instructies voor het gebruik van de service op specifiekere of aangepaste manieren.
- De zelfstudies zijn langere handleidingen die u laten zien hoe u deze service als onderdeel in bredere bedrijfsoplossingen kunt gebruiken.
Voor een meer gestructureerde benadering volgt u een trainingsmodule voor Custom Vision:
- Afbeeldingen classificeren met de Custom Vision-service
- Bedreigde vogelsoorten classificeren met Custom Vision
Uitleg
De Custom Vision-service maakt gebruik van een machine learning-algoritme om afbeeldingen voor aangepaste functies te analyseren. U verzendt sets afbeeldingen die wel en niet over de visuele kenmerken beschikken die u zoekt. Vervolgens labelt u de afbeeldingen met uw eigen labels (tags) op het moment van indiening. Het algoritme traint naar deze gegevens en berekent zijn eigen nauwkeurigheid door zichzelf op dezelfde afbeeldingen te testen. Zodra u uw model hebt getraind, kunt u het testen, opnieuw trainen en uiteindelijk gebruiken in uw app voor afbeeldingsherkenning om afbeeldingen te classificeren of objecten te detecteren. U kunt het model ook exporteren voor offlinegebruik.
Classificatie- en objectdetectie
Custom Vision-functionaliteit kan worden onderverdeeld in twee functies. Afbeeldingsclassificatie past een of meer labels toe op een volledige afbeelding. Objectdetectie is vergelijkbaar, maar retourneert de coördinaten in de afbeelding waar de toegepaste labels worden gevonden.
Optimalisatie van use-case
De Custom Vision-service is geoptimaliseerd om grote verschillen tussen afbeeldingen snel te herkennen, zodat u uw model kunt gaan prototypen met een kleine hoeveelheid gegevens. Over het algemeen is het een goed begin om 50 afbeeldingen per label te gebruiken. De service is echter niet optimaal voor het detecteren van subtiele verschillen in afbeeldingen (bijvoorbeeld het detecteren van kleine scheuren of deuken in kwaliteitscontrolescenario's).
Daarnaast kunt u kiezen uit verschillende variaties van het Custom Vision-algoritme dat is geoptimaliseerd voor afbeeldingen met bepaald onderwerpmateriaal, bijvoorbeeld oriëntatiepunten of winkelitems. Zie Een domein selecteren voor meer informatie.
Custom Vision gebruiken
Custom Vision Service is beschikbaar als een set systeemeigen SDK's en via een webinterface in de Custom Vision-portal. U kunt een model maken, testen en trainen via een van de interfaces of beide samen gebruiken.
Ondersteunde browsers voor Custom Vision-webportal
De Custom Vision-portal kan worden gebruikt door de volgende webbrowsers:
- Microsoft Edge (nieuwste versie)
- Google Chrome (meest recente versie)
Back-up en herstel na noodgevallen
Als onderdeel van Azure heeft Custom Vision Service onderdelen die in meerdere regio's worden onderhouden. Servicezones en -regio's worden door al onze services gebruikt om onze klanten continue service te bieden. Zie Azure-regio's voor meer informatie over zones en regio's. Neem contact op met de ondersteuning als u aanvullende informatie nodig hebt of problemen ondervindt.
Gegevensprivacy en -beveiliging
Net als bij alle Azure AI-services moeten ontwikkelaars die de Custom Vision-service gebruiken, rekening houden met het beleid van Microsoft voor klantgegevens. Zie de pagina Azure AI-services in het Vertrouwenscentrum van Microsoft voor meer informatie.
Gegevensresidentie
Custom Vision repliceert geen gegevens buiten de opgegeven regio, met uitzondering van één regio, NorthCentralUSwaarbij er geen lokale Azure-ondersteuning is.
Volgende stappen
- Volg de quickstart Een classificatie bouwen om aan de slag te gaan met Custom Vision in de webportal.
- U kunt ook een SDK-quickstart uitvoeren om de basisscenario's met code te implementeren.