如何开始使用 Custom Vision？

自定义视觉是微软Azure提供的一项认知服务，使开发者和企业能够在不需要深入的机器学习或计算机视觉专业知识的情况下创建自己的专用计算机视觉模型。它允许用户通过简单地上传和标记几张图像来训练模型以识别图像中的特定内容。该服务使用先进的机器学习算法来分析图像的视觉特征，并学习识别自定义对象、类别或属性。

Custom Vision 的主要功能

自定义视觉是微软提供的一项基于云的人工智能服务，允许用户构建、部署和改进自定义图像分类和对象检测模型。它提供了一个易于使用的界面，用于上传和标记图像、训练模型，并将其导出以用于各种应用程序。该服务使用机器学习算法分析图像，并可用于小数据集，以快速原型化和迭代计算机视觉模型。

简单的图像标记: 上传图像并通过直观的界面快速添加标签或边界框。

快速模型训练: 仅使用少量标记图像通过机器学习训练自定义模型。

模型导出: 将训练好的模型导出以在各种平台和边缘设备上离线运行。

REST API 集成: 使用简单的API调用在应用程序中使用训练好的模型进行预测。

迭代改进: 通过添加图像和重新训练来持续提高模型准确性。

Custom Vision 的用例

制造业质量控制: 在装配线上检测缺陷或分类产品类型。

零售库存管理: 使用图像识别和计数货架上的产品。

内容审核: 自动标记用户生成内容中的不当图像。

农业作物监测: 从航空图像中识别植物种类或检测作物病害。

营销中的标志检测: 跟踪社交媒体或广告图像中的品牌标志出现情况。

优点

易于使用，无需机器学习专业知识

使用小数据集快速原型化

灵活的部署选项，包括云和边缘

缺点

对于非常复杂的视觉任务可能存在限制

需要Azure订阅以实现全部功能

性能取决于训练数据的质量和多样性

如何使用Custom Vision

创建自定义视觉项目: 访问https://customvision.ai并使用您的微软账户登录。创建一个新项目，选择合适的项目类型（分类或对象检测）和领域。

上传和标记图像: 将一组训练图像上传到您的项目中。对于分类，为每张图像添加标签。对于对象检测，在对象周围绘制边界框并标记它们。

训练模型: 点击训练按钮，使用上传和标记的图像训练您的自定义视觉模型。自定义视觉将使用机器学习根据您的数据创建模型。

评估模型性能: 查看模型的性能指标，如精确度和召回率。通过上传新图像来测试模型，看看它的预测效果如何。

改进模型: 为表现不佳的标签/对象添加更多训练图像。重新训练模型以提高其准确性。

发布模型: 当对模型的性能满意时，发布它以获取可通过REST API调用的预测端点。

使用模型: 通过向预测端点发出API调用，将发布的模型集成到您的应用程序中，以对新图像进行分类或检测对象。

Custom Vision 常见问题解答

Custom Vision 是一项 Azure AI 服务，允许您使用简单的网页界面或 API 构建、部署和改进自定义图像分类和对象检测模型。它使您能够训练模型以识别图像中的特定内容，而无需广泛的机器学习专业知识。

Custom Vision 网站分析

Custom Vision 流量和排名

6.2K

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全球排名

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类别排名

流量趋势：Jun 2024-Oct 2024

Custom Vision 用户洞察

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用户跳出率

Custom Vision 的热门地区

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JP: 5.91%

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