Vergleichen von Custom Vision mit anderen Azure-Diensten

Die Azure KI Vision-Bildanalyse-API, die auf dem Florence-Basismodell basiert, unterstützt jetzt benutzerdefinierte Modelle mit Few-Shot-Learning-Funktionen. Die Bildanalyse ist ein separates Angebot von Azure Custom Vision. Verwenden Sie diesen Leitfaden, um die beiden Dienste zu vergleichen.

Informationen zum Migrieren eines vorhandenen Custom Vision-Projekts zum Bildanalyse 4.0-System finden Sie im Migrationshandbuch.

Training benutzerdefinierter Modelle

Anstelle von Custom Vision können Sie das Feature für die Bildanalyse 4.0-Modellanpassung verwenden, um benutzerdefinierte Bildbezeichnermodelle mit der neuesten Technologie von Azure zu erstellen.

Bereiche	Custom Vision Service	Bildanalyse 4.0-Dienst
Aufgaben	Bildklassifizierung Objekterkennung	Bildklassifizierung Objekterkennung
Basismodell	CNN	Transformatormodell
Bezeichnungen	Customvision.ai	AML Studio
Web Portal (Webportal)	Customvision.ai	Vision Studio
Libraries	REST, SDK	REST, Python-Beispiel
Mindestens erforderliche Trainingsdaten	15 Bilder pro Kategorie	2-5 Bilder pro Kategorie
Speicherung von Trainingsdaten	Hochgeladen in den Dienst	Blob Storage-Kundenkonto
Modellhosting	Cloud und Edge	Nur Cloudhosting, Edgecontainerhosting bald verfügbar
KI-Qualität	context Bildklassifizierung (Top-1-Genauigkeit, 22 Datasets) Objekterkennung (mAP@50, 59 Datasets) 2 Shot 51,47 33,3 3 Shot 56,73 37.0 5 Shot 63,01 43,4 10 Shot 68,95 54.0 Voll 85,25 76.6	context Bildklassifizierung (Top-1-Genauigkeit, 22 Datasets) Objekterkennung (mAP@50, 59 Datasets) 2 Shot 73,02 49,2 3 Shot 75,51 61,1 5 Shot 79,14 68,2 10 Shot 81,31 75.0 Voll 90,98 85,4
Preise	Custom Vision-Preise	Bildanalyse: Preise

Produkterkennung

Anstelle des Custom Vision-Modells für Produkte in Regalen können Sie das Feature für die Bildanalyse 4.0-Produkterkennung verwenden, um benutzerdefinierte Modelle zu trainieren, die Einzelhandelsprodukte in Regalen erkennen.

Bereiche	Produkte in Regalen – Custom Vision	Produkterkennung – Bildanalyse-API/Anpassung
Features	Benutzerdefiniertes Produktverständnis	Zusammenfügen und Berichtigen von Bildern, vortrainiertes Produktverständnis, benutzerdefiniertes Produktverständnis, Planogrammabgleich
Basismodell	CNN	Florence-Transformatormodell
Bezeichnungen	Customvision.ai	AML Studio
Web Portal (Webportal)	Customvision.ai	Vision Studio
Libraries	REST, SDK	REST, Python-Beispiel
Mindestens erforderliche Trainingsdaten	15 Bilder pro Kategorie	2-5 Bilder pro Kategorie
Speicherung von Trainingsdaten	Hochgeladen in den Dienst	Blob Storage-Kundenkonto
Modellhosting	Cloud und Edge	Nur Cloudhosting, Edgecontainerhosting bald verfügbar
KI-Qualität	context Top-1-Genauigkeit, 14 Datasets 1 Shot (Katalog) 29.4 2 Shot 57,1 3 Shot 66,7 5 Shot 80,8 10 Shot 86,4 Voll 94,9	context Top-1-Genauigkeit, 14 Datasets 1 Shot (Katalog) 86,9 2 Shot 88,8 3 Shot 89,8 5 Shot 90,3 10 Shot 91,0 Voll 95,4
Preise	Custom Vision-Preise	Bildanalyse: Preise