Modelinizi mobil cihazlarla kullanılmak üzere dışarı aktarma
Özel Görüntü İşleme Hizmeti, sınıflandırıcıın çevrimdışı çalışacak şekilde verilmesini sağlar. Verdiğiniz sınıflandırmanızı bir uygulamaya ekleyebilir ve gerçek zamanlı sınıflandırma için bir cihazda yerel olarak çalıştırabilirsiniz.
Dışarı aktarma seçenekleri
Özel Görüntü İşleme Hizmeti aşağıdaki dışarı aktarmaları destekler:
- Android Için TensorFlow .
- React, Angular ve vue gibi JavaScript çerçeveleri için tensorflowjs . Bu, hem Android hem de iOS cihazlarında çalışacaktır.
- İOS11 Için coreml .
- Windows ML, Android ve iOS için onnx .
- VISION AI geliştirici seti.
- Windows, Linux veya ARM mimarisi için bir docker kapsayıcısı . Kapsayıcı, Özel Görüntü İşleme API 'sini kullanmak için bir TensorFlow modeli ve hizmet kodu içerir.
Önemli
Özel Görüntü İşleme Hizmeti yalnızca Compact etki alanlarını dışarı aktarır. Compact etki alanları tarafından oluşturulan modeller, mobil cihazlardaki gerçek zamanlı sınıflandırmanın kısıtlamaları için iyileştirilmiştir. Kompakt bir etki alanıyla oluşturulan sınıflandırıcılar, aynı miktardaki eğitim verilerine sahip standart bir etki alanından biraz daha az doğru olabilir.
Sınıflandırıcılarınızı iyileştirme hakkında daha fazla bilgi için bkz. sınıflandırıcınızı geliştirme belgesi.
Compact etki alanına Dönüştür
Not
Bu bölümdeki adımlar yalnızca, Compact Domain olarak ayarlanmamış mevcut bir modeliniz varsa geçerlidir.
Varolan bir modelin etki alanını dönüştürmek için aşağıdaki adımları uygulayın:
Özel Vision Web sitesinde, projelerinizin listesini görüntülemek için giriş simgesini seçin.
Bir proje seçin ve sayfanın sağ üst kısmındaki dişli simgesini seçin.
Etki alanları bölümünde, Compact etki alanlarından birini seçin. Değişiklikleri kaydetmek için Değişiklikleri Kaydet ' i seçin.
Not
Vision AI Dev Kit, projenin Genel (Compact) etki alanıyla oluşturulması ve dışa aktarma ÖZELLIKLERI bölümünde Vision AI Dev Kit seçeneğini belirtmeniz gerekir.
Sayfanın üst kısmından yeni etki alanını kullanarak yeniden eğitedenemek için eğitme ' yi seçin.
Verilerinizi dışarı aktarma
Yeniden öğreticduktan sonra modeli dışarı aktarmak için aşağıdaki adımları kullanın:
Performans sekmesine gidin ve dışarı aktar' ı seçin.
İpucu
Dışarı aktarma girdisi kullanılamıyorsa, seçilen yineleme bir Compact etki alanı kullanmaz. Sıkıştırılmış etki alanı kullanan bir yinelemeyi seçmek için bu sayfanın yinelemeler bölümünü kullanın ve ardından dışarı aktar' ı seçin.
İstediğiniz dışa aktarma biçiminizi seçin ve ardından modeli indirmek için dışarı aktar ' ı seçin.
Sonraki adımlar
Aşağıdaki makalelerden veya örneklerden birini inceleyerek, verdiğiniz modeli bir uygulamayla tümleştirin:
- Python ile TensorFlow modelinizi kullanma
- onnx modelinizi Windows Machine Learning kullanın
- Swift ile gerçek zamanlı görüntü sınıflandırması için bir iOS uygulamasındaki Coreml modeli örneğine bakın.
- Android 'de gerçek zamanlı görüntü sınıflandırması için Android uygulamasındaki TensorFlow modeli örneğine bakın.
- Xamarin iOS uygulamasındaki gerçek zamanlı görüntü sınıflandırması için Xamarin Ile Coreml modeli örneğine bakın.