Custom Vision과 대체 Azure 서비스 비교

Florence 기본 모델을 기반으로 하는 Azure AI Vision Image Analysis API는 이제 몇 가지 학습 기능이 있는 사용자 지정 모델을 지원합니다. 이미지 분석은 Azure Custom Vision과는 별개의 제품입니다. 이 가이드를 사용하여 두 서비스를 비교합니다.

기존 Custom Vision 프로젝트를 이미지 분석 4.0 시스템으로 마이그레이션하려면 마이그레이션 가이드를 참조하세요.

사용자 지정 모델 학습

Custom Vision 대신 이미지 분석 4.0 모델 사용자 지정 기능을 사용하여 Azure의 최신 기술로 사용자 지정 이미지 식별자 모델을 만들 수 있습니다.

지역	Custom Vision 서비스	이미지 분석 4.0 서비스
작업	이미지 분류 개체 검색	이미지 분류 개체 검색
기본 모델	CNN	변환기 모델
레이블 지정	Customvision.ai	AML Studio
웹 포털	Customvision.ai	Vision Studio
라이브러리	REST, SDK	REST, Python 샘플
필요한 최소 학습 데이터	범주당 이미지 15개	범주당 2-5개 이미지
학습 데이터 스토리지	서비스에 업로드됨	고객의 Blob Storage 계정
모델 호스팅	클라우드 및 에지	클라우드 호스팅 전용, 올 에지 컨테이너 호스팅
AI 품질	context 이미지 분류 (상위 1개 정확도, 22개 데이터 세트) 개체 감지 (mAP@50, 59개 데이터 세트) 2발 51.47 33.3 3발 56.73 37.0 5발 63.01 43.4 10발 68.95 54.0 full 85.25 76.6	context 이미지 분류 (상위 1개 정확도, 22개 데이터 세트) 개체 감지 (mAP@50, 59개 데이터 세트) 2발 73.02 49.2 3발 75.51 61.1 5발 79.14 68.2 10발 81.31 75.0 full 90.98 85.4
가격 책정	Custom Vision 가격 책정	이미지 분석 가격 책정

제품 인식

Custom Vision 제품 선반 모델을 사용하는 대신 이미지 분석 4.0 제품 다시 인식 기능을 사용하여 선반에서 소매 제품을 인식하는 사용자 지정 모델을 학습할 수 있습니다.

지역	선반에 있는 제품 – Custom Vision	제품 인식 – 이미지 분석 API/사용자 지정
기능	사용자 지정 제품 이해	이미지 연결 및 수정, 미리 학습된 제품 이해, 사용자 지정 제품 이해, Planogram 일치
기본 모델	CNN	피렌체 변압기 모델
레이블 지정	Customvision.ai	AML Studio
웹 포털	Customvision.ai	Vision Studio
라이브러리	REST, SDK	REST, Python 샘플
필요한 최소 학습 데이터	범주당 이미지 15개	범주당 2-5개 이미지
학습 데이터 스토리지	서비스에 업로드됨	고객의 Blob Storage 계정
모델 호스팅	클라우드 및 에지	클라우드 호스팅 전용, 올 에지 컨테이너 호스팅
AI 품질	context 상위 1개 정확도, 14개 데이터 세트 1발(카탈로그) 29.4 2발 57.1 3발 66.7 5발 80.8 10발 86.4 full 94.9	context 상위 1개 정확도, 14개 데이터 세트 1발(카탈로그) 86.9 2발 88.8 3발 89.8 5발 90.3 10발 91.0 full 95.4
가격 책정	Custom Vision 가격 책정	이미지 분석 가격 책정