Etki alanına özgü içerik algılama

  • Makale

Azure AI Vision, etiketlemeye ve üst düzey kategorilere ayırmaya ek olarak, özel veriler üzerinde eğitilmiş modelleri kullanarak etki alanına özgü analizi de destekler.

Etki alanına özgü modelleri kullanmanın iki yolu vardır: tek başına (kapsamlı analiz) veya görüntü kategorilere ayırma özelliğinde geliştirme olarak.

Kapsamlı analiz

Modelleri/modeli>/<Çözümle API'sini çağırarak yalnızca seçilen etki alanına özgü modeli kullanarak bir görüntüyü analiz edebilirsiniz.

Aşağıda, verilen görüntü için modeller/ünlüler/analiz API'si tarafından döndürülen örnek bir JSON yanıtı verilmiştir:

Satya Nadella standing, smiling

{
  "result": {
    "celebrities": [{
      "faceRectangle": {
        "top": 391,
        "left": 318,
        "width": 184,
        "height": 184
      },
      "name": "Satya Nadella",
      "confidence": 0.99999856948852539
    }]
  },
  "requestId": "8217262a-1a90-4498-a242-68376a4b956b",
  "metadata": {
    "width": 800,
    "height": 1200,
    "format": "Jpeg"
  }
}

Gelişmiş kategorilere ayırma analizi

Genel görüntü analizini desteklemek için etki alanına özgü modelleri de kullanabilirsiniz. Bunu, API Analizi çağrısının details parametresinde etki alanına özgü modeller belirterek üst düzey kategorilere ayırmanın bir parçası olarak yaparsınız.

Bu durumda, önce 86 kategorili taksonomi sınıflandırıcısı çağrılır. Algılanan kategorilerden herhangi birinin eşleşen bir etki alanına özgü modeli varsa, görüntü de bu modelden geçirilir ve sonuçlar eklenir.

Aşağıdaki JSON yanıtı, etki alanına özgü analizin daha geniş bir kategori analizine detail düğüm olarak nasıl dahil edilebileceğini gösterir.

"categories":[
  {
    "name":"abstract_",
    "score":0.00390625
  },
  {
    "name":"people_",
    "score":0.83984375,
    "detail":{
      "celebrities":[
        {
          "name":"Satya Nadella",
          "faceRectangle":{
            "left":597,
            "top":162,
            "width":248,
            "height":248
          },
          "confidence":0.999028444
        }
      ],
      "landmarks":[
        {
          "name":"Forbidden City",
          "confidence":0.9978346
        }
      ]
    }
  }
]

Etki alanına özgü modelleri listeleme

Şu anda Azure AI Vision aşağıdaki etki alanına özgü modelleri destekler:

Veri Akışı Adı Açıklama
Ünlü Kategoride people_ sınıflandırılan görüntüler için desteklenen ünlü tanıma
Simge veya building_ kategorilerinde outdoor_ sınıflandırılan görüntüler için desteklenen yer işareti tanıma

Models API'sini çağırmak, bu bilgileri ve her modelin uygulanabileceği kategorileri döndürür:

{
  "models":[
    {
      "name":"celebrities",
      "categories":[
        "people_",
        "人_",
        "pessoas_",
        "gente_"
      ]
    },
    {
      "name":"landmarks",
      "categories":[
        "outdoor_",
        "户外_",
        "屋外_",
        "aoarlivre_",
        "alairelibre_",
        "building_",
        "建筑_",
        "建物_",
        "edifício_"
      ]
    }
  ]
}

API’yi kullanma

Bu özellik Görüntü Analizi 3.2 API'sinde kullanılabilir. Bu API'ye yerel BIR SDK aracılığıyla veya REST çağrıları aracılığıyla çağrı yapabilirsiniz. Ayrıntılar sorgu parametresine veya Landmarks ekleyinCelebrities. Ardından, tam JSON yanıtını aldığınızda, bölümün içeriği için dizeyi ayrıştırmanız "details" yeterlidir.