Co nowego w usłudze Custom Vision

  • Artykuł

Dowiedz się, co nowego w usłudze. Te elementy mogą być informacjami o wersji, klipami wideo, wpisami w blogu i innymi typami informacji. Oznacz tę stronę zakładką, aby być na bieżąco z usługą.

Maj 2022

Szacowany budżet minimalny

  • W portalu Custom Vision użytkownicy mogą teraz wyświetlać minimalny szacowany budżet potrzebny do trenowania projektu. To oszacowanie (pokazane w godzinach) jest obliczane na podstawie ilości obrazów przekazanych przez użytkownika i domenę wybraną przez użytkownika.

Październik 2020

Niestandardowy model podstawowy

  • Niektóre aplikacje mają dużą ilość wspólnych danych szkoleniowych, ale muszą odpowiednio dostosować swoje modele; powoduje to lepszą wydajność obrazów z różnych źródeł z niewielkimi różnicami. W takim przypadku można wytrenować pierwszy model w zwykły sposób przy użyciu dużej ilości danych treningowych. Następnie wywołaj metodę TrainProject w interfejsie API publicznej wersji zapoznawczej 3.4 za pomocą elementu CustomBaseModelInfo w treści żądania, aby użyć pierwszego wytrenowanego modelu jako modelu podstawowego dla projektów podrzędnych. Jeśli projekt źródłowy i projekt docelowy podrzędny mają podobne cechy obrazów, można oczekiwać lepszej wydajności.

Informacje o nowej domenie

  • Informacje o domenie zwrócone z usługi GetDomains w publicznym interfejsie API usługi Custom Vision 3.4 w wersji zapoznawczej zawierają teraz obsługiwane platformy z możliwością eksportowania, krótki opis architektury modelu i rozmiar modelu dla domen kompaktowych.

Opinie dotyczące rozbieżnych informacji o szkoleniach

  • Publiczny interfejs API usługi Custom Vision 3.4 w wersji zapoznawczej zwraca teraz metodę TrainingErrorDetails z wywołania GetIteration . W przypadku iteracji, które zakończyły się niepowodzeniem, ujawnia to, czy awaria została spowodowana rozbieżnością trenowania, która może zostać usunięta przy użyciu większej i wyższej jakości danych treningowych.

Lipiec 2020

Kontrola dostępu na podstawie ról na platformie Azure

  • Usługa Custom Vision obsługuje kontrolę dostępu opartą na rolach platformy Azure (Azure RBAC), system autoryzacji do zarządzania dostępem indywidualnym do zasobów platformy Azure. Aby dowiedzieć się, jak zarządzać dostępem do projektów usługi Custom Vision, zobacz Kontrola dostępu oparta na rolach na platformie Azure.

Trenowanie podzestawu

  • Podczas trenowania projektu wykrywania obiektów można opcjonalnie trenować tylko w podzestawie zastosowanych tagów. Możesz to zrobić, jeśli nie zastosowano jeszcze wystarczającej liczby niektórych tagów, ale masz wystarczająco dużo innych. Aby dowiedzieć się więcej, postępuj zgodnie z przewodnikiem Szybki start biblioteki klienta dla języka C# lub Python.

Powiadomienia usługi Azure Storage

  • Projekt usługi Custom Vision można zintegrować z kolejką usługi Azure Blob Storage, aby otrzymywać powiadomienia wypychane o działaniu trenowania/eksportowania projektu i kopii zapasowych opublikowanych modeli. Ta funkcja jest przydatna, aby uniknąć ciągłego sondowania usługi pod kątem wyników, gdy długotrwałe operacje są uruchomione. Zamiast tego możesz zintegrować powiadomienia kolejki magazynu z przepływem pracy. Aby dowiedzieć się więcej, zobacz Przewodnik integracji usługi Storage.

Kopiowanie i przenoszenie projektów

Wrzesień 2019

Sugerowane tagi

  • Narzędzie Smart Labeler w witrynie internetowej usługi Custom Vision generuje sugerowane tagi dla obrazów szkoleniowych. Dzięki temu można szybciej oznaczyć dużą liczbę obrazów podczas trenowania modelu usługi Custom Vision. Aby uzyskać instrukcje dotyczące korzystania z tej funkcji, zobacz Sugerowane tagi.

2019 maja

  • Poprawki błędów i ulepszenia zaplecza
  • Ulepszone środowisko użytkownika portalu związane z subskrypcjami platformy Azure, co ułatwia wybieranie katalogów platformy Azure.

2019 kwietnia

  • Zwiększono limit liczby pól ograniczenia na obraz do 200.
  • Poprawki usterek, w tym znaczna aktualizacja wydajności modeli eksportowanych do biblioteki TensorFlow.
  • Dodano eksport wykrywania obiektów dla zestawu deweloperskiego sztucznej inteligencji do przetwarzania obrazów.
  • Ulepszenia interfejsu użytkownika, w tym wyszukiwanie projektu.

marzec 2019 r.

  • Usługa Custom Vision Service wprowadziła ogólną dostępność na platformie Azure!
  • Dodano funkcję zaawansowanego trenowania z nowym zapleczem uczenia maszynowego w celu zwiększenia wydajności, szczególnie w przypadku trudnych zestawów danych i szczegółowej klasyfikacji. Dzięki zaawansowanym trenowaniu można określić budżet czasu obliczeniowego na trenowanie, a usługa Custom Vision będzie eksperymentalnie identyfikować najlepsze ustawienia trenowania i rozszerzania. W przypadku szybkich iteracji możesz nadal korzystać z istniejącego szybkiego trenowania.
  • Wprowadzono interfejsy API w wersji 3.0. Ogłoszono wycofanie interfejsów API przed 3.0 w dniu 1 października 2019 r. Zapoznaj się z przewodnikami Szybki start w dokumentacji, aby zapoznać się z przykładami dotyczącymi rozpoczynania pracy.
  • Zamieniono ciąg "Domyślne iteracji" na publikowanie/cofanie publikowania w interfejsach API w wersji 3.0.
  • Dodano nowe cele eksportu modelu. Eksportowanie pliku Dockerfile zostało uaktualnione do obsługi usługi ARM dla urządzenia Raspberry Pi 3. Obsługa eksportowania została dodana do zestawu deweloperskiego usługi Vision AI.
  • Zwiększony limit tagów na projekt do 500 dla warstwy S0. Zwiększony limit obrazów na projekt do 100 000 dla warstwy S0.
  • Usunięto domenę dla dorosłych. Zamiast tego zalecana jest domena ogólna.
  • Ogłoszono ceny ogólnej dostępności.

Luty 2019 r.

  • Ogłoszono zakończenie ograniczonych projektów próbnych (projektów, które nie są skojarzone z zasobem platformy Azure), ponieważ usługa Custom Vision zbliża się do zakończenia przenoszenia do publicznej wersji zapoznawczej platformy Azure. Od 25 marca 2019 r. witryna CustomVision.ai będzie obsługiwać wyświetlanie tylko projektów skojarzonych z zasobem platformy Azure, takich jak bezpłatny zasób usługi Custom Vision. Do 1 października 2019 r. nadal będziesz mieć dostęp do istniejących ograniczonych projektów próbnych za pośrednictwem interfejsów API usługi Custom Vision. Dzięki temu możesz zaktualizować klucze interfejsu API dla wszystkich aplikacji napisanych za pomocą usługi Custom Vision. Po 1 października 2019 r. wszystkie ograniczone projekty próbne, które nie zostały przeniesione na platformę Azure, zostaną usunięte.

styczeń 2019

  • Dodano obsługę nowych regionów platformy Azure: Zachodnie stany USA 2, Wschodnie stany USA, Wschodnie stany USA 2, Europa Zachodnia, Europa Północna, Azja Południowo-Wschodnia, Australia Wschodnia, Indie Środkowe, Południowe Zjednoczone Królestwo, Japonia Wschodnia i Północno-środkowe stany USA. Wsparcie jest kontynuowane w południowo-środkowych stanach USA.

Grudzień 2018

  • Obsługa eksportu dla modeli wykrywania obiektów (wprowadzono domenę compact wykrywania obiektów).
  • Rozwiązano szereg problemów z ułatwieniami dostępu dla ulepszonej obsługi czytnika zawartości ekranu i nawigacji za pomocą klawiatury.
  • Aktualizacje środowiska użytkownika dla przeglądarki obrazów i ulepszone środowisko tagowania wykrywania obiektów w celu szybszego tagowania.
  • Zaktualizowano model podstawowy dla domeny wykrywania obiektów w celu uzyskania lepszej jakości wykrywania obiektów.
  • Poprawki.

Listopad 2018 r.

  • Dodano obsługę domeny logo w funkcji wykrywania obiektów.

2018 października

  • Wykrywanie obiektów wprowadza płatną wersję zapoznawcza. Teraz możesz tworzyć projekty wykrywania obiektów za pomocą zasobu platformy Azure.
  • Dodano funkcję "Przenieś na platformę Azure" do witryny internetowej, aby ułatwić uaktualnienie projektu ograniczonej wersji próbnej w celu połączenia z platformą Azure. połączony projekt zasobu (F0 lub S0). Możesz to znaleźć na stronie Ustawienia produktu.
  • Dodano eksport do wersji ONNX 1.2, aby obsługiwać wersję windows 2018 October Update systemu Windows ML. Poprawki błędów, w tym w przypadku eksportu ONNX ze znakami specjalnymi.

Sierpień 2018

  • Dodano widżet "Wprowadzenie" do witryny customvision.ai, aby umożliwić użytkownikom szkolenie projektu.
  • Dalsze ulepszenia potoku uczenia maszynowego umożliwiające korzystanie z projektów wieloznakowych (nowa warstwa straty).

2018 czerwca

  • Odświeżanie środowiska użytkownika, skoncentrowane na łatwości użycia i ułatwień dostępu.
  • Ulepszenia potoku uczenia maszynowego umożliwiające korzystanie z projektów wieloznakowych z dużą liczbą tagów.
  • Usunięto usterkę w eksporcie TensorFlow. Włączono eksportowanie wersji modelu, dzięki czemu iteracji można eksportować więcej niż raz.
  • Poprawki błędów i ulepszenia zaplecza.
  • Włączono klasyfikację wieloklasową dla projektów, w których obrazy mają dokładnie jedną etykietę. W obszarze Przewidywania dla trybu wieloklasowego prawdopodobieństwo będzie sumowane do jednego (wszystkie obrazy są klasyfikowane wśród określonych tagów).

Maj 2018 r.

  • Wprowadzono funkcję wykrywania obiektów w wersji zapoznawczej dla projektów w ograniczonej wersji próbnej.
  • Uaktualnienie do interfejsów API 2.0
  • Warstwa S0 rozwinięta do 250 tagów i 50 000 obrazów.
  • Znaczne ulepszenia zaplecza w potoku uczenia maszynowego na potrzeby projektów klasyfikacji obrazów. Projekty szkolone po 27 kwietnia 2018 r. skorzystają z tych aktualizacji.
  • Dodano eksportowanie modeli do ONNX na potrzeby użycia z uczeniem maszynowym systemu Windows.
  • Dodano eksportowanie modeli do pliku Dockerfile. Dzięki temu można pobierać artefakty, aby tworzyć własne kontenery systemu Windows lub Linux, w tym DockerFile, model TensorFlow i kod usługi.
  • W przypadku nowo wytrenowanych modeli wyeksportowanych do biblioteki TensorFlow w domenach ogólnych (compact) i landmark (Compact) średnie wartości są teraz (0,0,0), aby zapewnić spójność we wszystkich projektach.

Marzec 2018 r.

  • Wprowadzono płatną wersję zapoznawcza i dołączono ją do witryny Azure Portal. Projekty można teraz dołączać do zasobów Azure przy użyciu warstwy F0 (Bezpłatna) lub S0 (Standardowa). Wprowadzono projekty warstwy S0, które umożliwiają użycie do 100 tagów i 25 000 obrazów.
  • Zmiany w zapleczu potoku uczenia maszynowego/parametru normalizacji. Dzięki temu klienci zyskują lepszą kontrolę nad kompromisami precyzji-przywołania podczas dostosowywania progu prawdopodobieństwa. W ramach tych zmian domyślny próg prawdopodobieństwa w portalu CustomVision.ai został ustawiony na 50%.

2017 grudnia

  • Dodano eksportowanie do systemu Android (TensorFlow) oprócz wcześniej wydanego eksportu do systemu iOS (CoreML). Umożliwia to eksportowanie wytrenowanego modelu kompaktowego do uruchomienia w trybie offline w aplikacji.
  • Dodano „kompaktowe” domeny Retail i Landmark umożliwiające eksportowanie modeli do tych domen.
  • Wydano wersję 1.2 interfejsu API szkolenia oraz 1.1 interfejsu API przewidywania. Zaktualizowane interfejsy API obsługują eksportowanie modeli, nową operację przewidywania, która nie zapisuje obrazów w katalogu „Prognozy”, a także wprowadzono operacje wsadowe w interfejsie API szkolenia.
  • Ulepszenia środowiska użytkownika, w tym możliwość wyświetlania domen, które zostały użyte do szkolenia iteracji.
  • Zaktualizowano zestaw SDK języka C# i dane przykładowe.

Aktualizacje usług sztucznej inteligencji platformy Azure

Ogłoszenia dotyczące aktualizacji platformy Azure dla usług Azure AI