Custom Vision と代替 Azure サービスを比較する

Florence 基盤モデルに基づく Azure AI Vision Image Analysis API で、少数ショット学習機能を備えたカスタム モデルがサポートされるようになりました。 画像分析は、Azure Custom Vision とは別のオファリングです。 このガイドを使用して 2 つのサービスを比較します。

既存の Custom Vision プロジェクトを Image Analysis 4.0 システムに移行するには、「移行ガイド」を参照してください。

カスタム モデル トレーニング

Custom Vision の代わりに、Image Analysis 4.0 モデル カスタマイズ機能を使用し、Azure の最新テクノロジでカスタム イメージ識別子モデルを作成できます。

Areas	Custom Vision Service	Image Analysis 4.0 サービス
タスク	画像分類 物体検出	画像分類 物体検出
基本モデル	CNN	トランスフォーマー モデル
ラベル	Customvision.ai	AML Studio
Web ポータル	Customvision.ai	Vision Studio
ライブラリ	REST、SDK	REST、Python サンプル
必要最小限のトレーニング データ	カテゴリごとに 15 個のイメージ	カテゴリごとに 2-5 個のイメージ
トレーニング データのストレージ	サービスにアップロード済み	顧客の BLOB ストレージ アカウント
モデルのホスティング	クラウドとエッジ	クラウド ホスティングのみ、エッジ コンテナー ホスティングは今後予定されています
AI の品質	context 画像分類 (top-1 精度、22 データセット) 物体検出 (mAP@50､59 データセット) 2 ショット 51.47 33.3 3 ショット 56.73 37.0 5 ショット 63.01 43.4 10 ショット 68.95 54.0 full 85.25 76.6	context 画像分類 (top-1 精度、22 データセット) 物体検出 (mAP@50､59 データセット) 2 ショット 73.02 49.2 3 ショット 75.51 61.1 5 ショット 79.14 68.2 10 ショット 81.31 75.0 full 90.98 85.4
価格	Custom Vision の価格	画像分析の価格

製品認識

Custom Vision 市販製品モデルを使用する代わりに、Image Analysis 4.0 Product Recogntion 機能を使用し、小売市販製品を認識するカスタム モデルをトレーニングできます。

Areas	市販製品 – カスタムビジョン	製品認識 – イメージ分析 API/カスタマイズ
機能	カスタム製品の理解	画像の結合と修正、 事前トレーニング済み製品の理解、 カスタム製品の理解、 Planogram matching
基本モデル	CNN	Florence トランスフォーマー モデル
ラベル	Customvision.ai	AML Studio
Web ポータル	Customvision.ai	Vision Studio
ライブラリ	REST、SDK	REST、Python サンプル
必要最小限のトレーニング データ	カテゴリごとに 15 個のイメージ	カテゴリごとに 2-5 個のイメージ
トレーニング データのストレージ	サービスにアップロード済み	顧客の BLOB ストレージ アカウント
モデルのホスティング	クラウドとエッジ	クラウド ホスティングのみ、エッジ コンテナー ホスティングは今後予定されています
AI の品質	context Top-1 精度、14 データセット 1 ショット (カタログ) 29.4 2 ショット 57.1 3 ショット 66.7 5 ショット 80.8 10 ショット 86.4 full 94.9	context Top-1 精度、14 データセット 1 ショット (カタログ) 86.9 2 ショット 88.8 3 ショット 89.8 5 ショット 90.3 10 ショット 91.0 full 95.4
価格	Custom Vision の価格	画像分析の価格