Confrontare Visione personalizzata con i servizi di Azure alternativi

L'API Analisi immagini di Visione artificiale di Azure, basata sul modello di base di Firenze, supporta ora modelli personalizzati con funzionalità di apprendimento con pochi scatti. L'analisi delle immagini è un'offerta separata da Azure Visione personalizzata. Usare questa guida per confrontare i due servizi.

Per eseguire la migrazione di un progetto di Visione personalizzata esistente al sistema image analysis 4.0, vedere la guida alla migrazione.

Training del modello personalizzato

Anziché Visione personalizzata, è possibile usare la funzionalità di personalizzazione del modello image analysis 4.0 per creare modelli di identificatore di immagine personalizzati con la tecnologia più recente di Azure.

Aree	Servizio Visione personalizzata	Servizio Analisi immagini 4.0
Attività	Rilevamento oggetti classificazione immagini	Rilevamento oggetti classificazione immagini
Modello di base	CNN	Modello trasformatore
Etichettatura	Customvision.ai	AML Studio
Portale Web	Customvision.ai	Vision Studio
Librerie	REST, SDK	REST, Esempio di Python
Dati di training minimi necessari	15 immagini per categoria	2-5 immagini per categoria
Archiviazione dei dati di training	Caricato nel servizio	Account di archiviazione BLOB del cliente
Hosting di modelli	Cloud e edge	Solo hosting cloud, hosting di contenitori perimetrali da venire
Qualità dell'intelligenza artificiale	context Classificazione delle immagini (accuratezza top-1, 22 set di dati) Rilevamento oggetti (mAP@50, 59 set di dati) 2 colpi 51.47 33,3 3 colpi 56.73 37.0 5 colpi 63.01 43.4 10 colpi 68.95 54.0 full 85.25 76,6	context Classificazione delle immagini (accuratezza top-1, 22 set di dati) Rilevamento oggetti (mAP@50, 59 set di dati) 2 colpi 73.02 49.2 3 colpi 75.51 61.1 5 colpi 79.14 68.2 10 colpi 81.31 75.0 full 90.98 85.4
Prezzi	Prezzi della Visione personalizzata	Prezzi dell'analisi delle immagini

Riconoscimento del prodotto

Invece di usare il modello Visione personalizzata sugli scaffali, è possibile usare la funzionalità Analisi immagini 4.0 Product Recogntion per eseguire il training di modelli personalizzati che riconoscono i prodotti al dettaglio sugli scaffali.

Aree	Prodotti su scaffali - Visione personalizzata	Riconoscimento del prodotto - API/personalizzazione dell'analisi delle immagini
Funzionalità	Informazioni personalizzate sui prodotti	Unione e correzione delle immagini, comprensione del prodotto con training preliminare, comprensione personalizzata del prodotto, corrispondenza planogramma
Modello di base	CNN	Modello di trasformatore Firenze
Etichettatura	Customvision.ai	AML Studio
Portale Web	Customvision.ai	Vision Studio
Librerie	REST, SDK	REST, Esempio di Python
Dati di training minimi necessari	15 immagini per categoria	2-5 immagini per categoria
Archiviazione dei dati di training	Caricato nel servizio	Account di archiviazione BLOB del cliente
Hosting di modelli	Cloud e edge	Solo hosting cloud, hosting di contenitori perimetrali da venire
Qualità dell'intelligenza artificiale	context Accuratezza top-1, 14 set di dati 1 colpo (catalogo) 29.4 2 colpi 57.1 3 colpi 66.7 5 colpi 80.8 10 colpi 86.4 full 94.9	context Accuratezza top-1, 14 set di dati 1 colpo (catalogo) 86.9 2 colpi 88.8 3 colpi 89.8 5 colpi 90,3 10 colpi 91.0 full 95,4
Prezzi	Prezzi della Visione personalizzata	Prezzi dell'analisi delle immagini