Comparer Custom Vision à d’autres services Azure

L’API Analyse d’images Azure AI Vision, basée sur le modèle fondamental Florence, prend désormais en charge les modèles personnalisés avec une fonctionnalité d’apprentissage en quelques étapes. L’Analyse d’images est une offre distincte d’Azure Custom Vision. Utilisez ce guide pour comparer les deux services.

Pour migrer un projet Custom Vision existant vers le système Analyse d’images 4.0, consultez le guide de migration.

Formation de modèles personnalisés

À la place de Custom Vision, vous pouvez utiliser la fonctionnalité de personnalisation du modèle Analyse d’images 4.0 pour créer des modèles d’identificateur d’image personnalisés avec la dernière technologie d’Azure.

Zones (Areas)	Service Custom Vision	Service Analyse d’image 4.0
Tâches	Classification d’images Détection d’objets	Classification d’images Détection d’objets
Modèle de base	CNN	Modèle transformateur
L’étiquetage	Customvision.ai	Studio AML
Portail web	Customvision.ai	Vision Studio
Bibliothèques	REST, SDK	REST, Exemple Python
Données d’apprentissage minimales nécessaires	15 images par catégorie	2 à 5 images par catégorie
Stockage des données d’apprentissage	Chargé vers le service	Compte de stockage d’objets blob du client
Hébergement de modèles	Cloud et périphérie	Hébergement cloud uniquement, hébergement de conteneur de périphérie à venir
Qualité de l’IA	contexte Classification d’images (exactitude top-1, 22 jeux de données) Détection d’objets (mAP@50, 59 jeux de données) 2 coups 51.47 33,3 3 coups 56.73 37,0 5 coups 63.01 43,4 10 coups 30-95-68 54,0 complet 85.25 76,6	contexte Classification d’images (exactitude top-1, 22 jeux de données) Détection d’objets (mAP@50, 59 jeux de données) 2 coups 73.02 49.2 3 coups 75.51 61,1 5 coups 79.14 68.2 10 coups 81,31 75.0 complet 90.98 85.4
Tarification	Tarifs Custom Vision	Tarification d’Analyse d’image

Reconnaissance de produits

Au lieu d’utiliser le modèle de produit Custom Vision en rayon, vous pouvez utiliser la fonctionnalité Reconnaissance de produits d’Analyse d’images 4.0 pour effectuer l'apprentissage des modèles personnalisés qui reconnaissent les produits de vente au détail en rayon.

Zones (Areas)	Produits en rayon – Custom Vision	Reconnaissance du produit – API Analyse d’images/Personnalisation
Fonctionnalités	Compréhension des produits personnalisés	Création d’un panorama et correction d’image, compréhension des produits préentraînés, compréhension des produits personnalisés, correspondance de planogrammes
Modèle de base	CNN	Modèle transformateur Florence
L’étiquetage	Customvision.ai	Studio AML
Portail web	Customvision.ai	Vision Studio
Bibliothèques	REST, SDK	REST, Exemple Python
Données d’apprentissage minimales nécessaires	15 images par catégorie	2 à 5 images par catégorie
Stockage des données d’apprentissage	Chargé vers le service	Compte de stockage d’objets blob du client
Hébergement de modèles	Cloud et périphérie	Hébergement cloud uniquement, hébergement de conteneur de périphérie à venir
Qualité de l’IA	context Précision supérieure à 1, 14 jeux de données 1 coup (catalogue) 29,4 2 coups 57,1 3 coups 66,7 5 coups 80.8 10 coups 86.4 complet 94.9	context Précision supérieure à 1, 14 jeux de données 1 coup (catalogue) 86.9 2 coups 88.8 3 coups 89.8 5 coups 90,3 10 coups 91.0 complet 95,4
Tarification	Tarifs Custom Vision	Tarification d’Analyse d’image