Eksportowanie modelu do użycia z urządzeniami przenośnymi
usługa Custom Vision umożliwia eksportowanie klasyfikatorów do uruchamiania w trybie offline. Wyeksportowany klasyfikator można osadzić w aplikacji i uruchamiać go lokalnie na urządzeniu w celu klasyfikacji w czasie rzeczywistym.
Opcje eksportowania
usługa Custom Vision Obsługuje następujące eksporty:
- TensorFlow dla systemu Android.
- TensorFlow.js dla platform JavaScript, takich jak React, Angular i Vue. Spowoduje to uruchomienie na urządzeniach z systemami Android i iOS .
- CoreML dla systemu iOS11.
- ONNX dla systemu Windows ML, Android i iOS.
- Vision AI Developer Kit.
- Kontener platformy Docker dla systemu Windows, Linux lub architektury ARM. Kontener zawiera model TensorFlow i kod usługi do korzystania z interfejsu API Custom Vision.
Ważne
usługa Custom Vision eksportuje tylko domeny kompaktowe. Modele generowane przez domeny kompaktowe są zoptymalizowane pod kątem ograniczeń klasyfikacji w czasie rzeczywistym na urządzeniach przenośnych. Klasyfikatory utworzone z kompaktowaną domeną mogą być nieco mniej dokładne niż standardowa domena z taką samą ilością danych treningowych.
Aby uzyskać informacje na temat ulepszania klasyfikatorów, zobacz dokument Ulepszanie klasyfikatora .
Konwertowanie na kompaktową domenę
Uwaga
Kroki opisane w tej sekcji mają zastosowanie tylko wtedy, gdy masz istniejący model, który nie jest ustawiony na kompaktową domenę.
Aby przekonwertować domenę istniejącego modelu, wykonaj następujące kroki:
W witrynie internetowej usługi Custom Vision wybierz ikonę Strona główna , aby wyświetlić listę projektów.
Wybierz projekt, a następnie wybierz ikonę Koła zębatego w prawym górnym rogu strony.
W sekcji Domeny wybierz jedną z domen kompaktowych . Wybierz pozycję Zapisz zmiany , aby zapisać zmiany.
Uwaga
W przypadku zestawu deweloperskiego sztucznej inteligencji przetwarzania obrazów projekt musi zostać utworzony z domeną Ogólne (Compact) i należy określić opcję Vision AI Dev Kit w sekcji Eksportowanie możliwości .
W górnej części strony wybierz pozycję Trenuj , aby ponownie trenować przy użyciu nowej domeny.
Eksportowanie modelu
Aby wyeksportować model po ponownym trenowaniu, wykonaj następujące kroki:
Przejdź do karty Wydajność i wybierz pozycję Eksportuj.
Porada
Jeśli pozycja Eksportuj jest niedostępna, wybrana iteracja nie używa domeny kompaktowej. Użyj sekcji Iteracji tej strony, aby wybrać iterację, która używa domeny kompaktowej, a następnie wybierz pozycję Eksportuj.
Wybierz żądany format eksportu, a następnie wybierz pozycję Eksportuj , aby pobrać model.
Następne kroki
Zintegruj wyeksportowany model z aplikacją, eksplorując jeden z następujących artykułów lub przykładów:
- Używanie modelu TensorFlow z językiem Python
- Używanie modelu ONNX z usługą Windows Machine Learning
- Zobacz przykładowy model CoreML w aplikacji systemu iOS , aby uzyskać klasyfikację obrazów w czasie rzeczywistym za pomocą usługi Swift.
- Zobacz przykładowy model TensorFlow w aplikacji systemu Android , aby uzyskać klasyfikację obrazów w czasie rzeczywistym w systemie Android.
- Zobacz przykładowy model CoreML z platformą Xamarin , aby uzyskać klasyfikację obrazów w czasie rzeczywistym w aplikacji platformy Xamarin dla systemu iOS.