画像の分類

  • [アーティクル]

タグと説明に加えて、Image Analysis 3.2 では、画像で検出された分類ベースのカテゴリが返されます。 タグとは異なり、カテゴリは親/子階層に編成され、カテゴリの数は少なくなります (数千のタグではなく 86)。 すべてのカテゴリ名は英語です。 分類は単独で実行されるか、より新しいタグ モデルと共に実行できます。

86 カテゴリの分類

Azure AI Vision では次の図の 86 カテゴリの一覧を使用して、大まかに、または具体的に画像を分類できます。 テキスト形式の完全な分類については、カテゴリの分類に関するページを参照してください。

Grouped lists of all the categories in the category taxonomy

イメージの分類の例

次の JSON 応答は、視覚的特徴に基づいてサンプル イメージを分類する際に、Azure AI Vision から返される内容を示します。

A woman on the roof of an apartment building

{
    "categories": [
        {
            "name": "people_",
            "score": 0.81640625
        }
    ],
    "requestId": "bae7f76a-1cc7-4479-8d29-48a694974705",
    "metadata": {
        "height": 200,
        "width": 300,
        "format": "Jpeg"
    }
}

次の表は、各イメージについて Azure AI Vision から返される一般的なイメージ セットとカテゴリを示しています。

Image カテゴリ
Four people posed together as a family people_group
A puppy sitting in a grassy field animal_dog
A person standing on a mountain rock at sunset outdoor_mountain
A pile of bread roles on a table food_bread

API の使用

分類機能は Analyze Image 3.2 API に含まれています。 ネイティブ SDK または REST を呼び出すことでこの API を呼び出すことができます。 Categories を visualFeatures クエリ パラメーターに追加します。 その後、完全な JSON 応答が得られたら、"categories" セクションのコンテンツを対象に文字列を解析します。

次のステップ

画像のタグ付けおよび画像の説明に関連する概念を学習します。