Custom Vision Funktionen

Custom Vision ist ein AI-gestützter Bilderkennungsdienst, der es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle einfach zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern.
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Hauptfunktionen von Custom Vision

Custom Vision ist ein cloudbasiertes KI-Dienst von Microsoft, der es Benutzern ermöglicht, benutzerdefinierte Bildklassifizierungs- und Objekterkennungsmodelle zu erstellen, bereitzustellen und zu verbessern. Es bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche zum Hochladen und Kennzeichnen von Bildern, zum Trainieren von Modellen und zum Exportieren für die Verwendung in verschiedenen Anwendungen. Der Dienst verwendet maschinelles Lernen, um Bilder zu analysieren, und kann mit kleinen Datensätzen verwendet werden, um schnell Prototypen zu erstellen und an Computervisionsmodellen zu iterieren.
Einfaches Bildkennzeichnen: Bilder hochladen und schnell über eine intuitive Oberfläche Tags oder Begrenzungsrahmen hinzufügen.
Schnelles Modelltraining: Benutzerdefinierte Modelle mithilfe von maschinellem Lernen mit nur einer kleinen Anzahl von bezeichneten Bildern trainieren.
Modell-Export: Trainierte Modelle zur Offline-Nutzung auf verschiedenen Plattformen und Edge-Geräten exportieren.
REST API Integration: Einfache API-Aufrufe verwenden, um Vorhersagen mit trainierten Modellen in Anwendungen zu treffen.
Iterative Verbesserung: Modellgenauigkeit kontinuierlich verbessern, indem Bilder hinzugefügt und das Modell erneut trainiert wird.

Anwendungsfälle von Custom Vision

Qualitätskontrolle in der Fertigung: Fehler erkennen oder Produkttypen auf Montagelinien klassifizieren.
Einzelhandelsbestandsmanagement: Produkte auf Lagerregalen mithilfe von Bildern identifizieren und zählen.
Inhaltsmoderation: Automatisch unangemessene Bilder in benutzergenerierten Inhalten kennzeichnen.
Landwirtschaftliche Kulturüberwachung: Pflanzenarten identifizieren oder Pflanzenkrankheiten aus Luftbildern erkennen.
Logodetektion in der Marketing: Vorkommen von Markenlogos in sozialen Medien oder Werbebildern verfolgen.

Vorteile

Einfach zu bedienen, keine Kenntnisse in maschinellem Lernen erforderlich
Schnelles Prototyping mit kleinen Datensätzen
Flexible Bereitstellungsoptionen einschließlich Cloud und Edge

Nachteile

Kann für sehr komplexe Sichtaufgaben Einschränkungen haben
Erfordert ein Azure-Abonnement für volle Funktionalität
Leistung hängt von der Qualität und Vielfalt der Trainingsdaten ab

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