O que há de novo na Visão Personalizada

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Saiba o que há de novo no serviço. Esses itens podem ser notas de versão, vídeos, postagens de blog e outros tipos de informações. Marque esta página para se manter atualizado com o serviço.

Maio de 2022

Orçamento mínimo estimado

  • No Portal de Visão Personalizada, os usuários agora podem visualizar o orçamento mínimo estimado necessário para treinar seu projeto. Esta estimativa (mostrada em horas) é calculada com base no volume de imagens carregadas pelo usuário e domínio selecionado pelo usuário.

Outubro de 2020

Modelo base personalizado

  • Alguns aplicativos têm uma grande quantidade de dados de treinamento conjunto, mas precisam ajustar seus modelos separadamente; Isso resulta em melhor desempenho para imagens de diferentes fontes com pequenas diferenças. Neste caso, você pode treinar o primeiro modelo como de costume com um grande volume de dados de treinamento. Em seguida, chame TrainProject na API de visualização pública 3.4 com CustomBaseModelInfo no corpo da solicitação para usar o modelo treinado do primeiro estágio como modelo base para projetos downstream. Se o projeto de origem e o projeto de destino a jusante tiverem características de imagens semelhantes, você pode esperar um melhor desempenho.

Novas informações de domínio

  • As informações de domínio retornadas de GetDomains na API de visualização pública do Custom Vision 3.4 agora incluem plataformas exportáveis suportadas, uma breve descrição da arquitetura do modelo e o tamanho do modelo para domínios compactos.

Feedback sobre divergências de formação

  • A API de visualização pública do Custom Vision 3.4 agora retorna TrainingErrorDetails da chamada GetIteration . Em iterações com falha, isso revela se a falha foi causada por divergência de treinamento, que pode ser remediada com mais e mais dados de treinamento de maior qualidade.

Julho de 2020

Controlo de acesso baseado em funções do Azure

  • A Visão Personalizada dá suporte ao controle de acesso baseado em função do Azure (Azure RBAC), um sistema de autorização para gerenciar o acesso individual aos recursos do Azure. Para saber como gerenciar o acesso aos seus projetos de Visão Personalizada, consulte Controle de acesso baseado em função do Azure.

Formação de subconjuntos

  • Ao treinar um projeto de deteção de objetos, você pode, opcionalmente, treinar apenas um subconjunto de suas tags aplicadas. Você pode querer fazer isso se ainda não aplicou o suficiente de certas tags, mas você tem o suficiente de outras. Siga o Guia de início rápido da biblioteca de clientes para C# ou Python para saber mais.

Notificações de armazenamento do Azure

  • Você pode integrar seu projeto de Visão Personalizada a uma fila de armazenamento de blob do Azure para obter notificações por push da atividade de treinamento/exportação do projeto e cópias de backup de modelos publicados. Esse recurso é útil para evitar sondar continuamente o serviço em busca de resultados quando operações longas estão em execução. Em vez disso, você pode integrar as notificações da fila de armazenamento ao seu fluxo de trabalho. Consulte o Guia de integração de armazenamento para saber mais.

Copiar e mover projetos

  • Agora você pode copiar projetos de uma conta de Visão Personalizada para outras. Talvez você queira mover um projeto de um ambiente de desenvolvimento para um ambiente de produção ou fazer backup de um projeto para uma conta em uma região diferente do Azure para aumentar a segurança dos dados. Consulte o guia Copiar e mover projetos para saber mais.

Setembro de 2019

Tags sugeridas

  • A ferramenta Smart Labeler no site da Visão Personalizada gera tags sugeridas para suas imagens de treinamento. Isso permite que você rotule um grande número de imagens mais rapidamente ao treinar um modelo de Visão Personalizada. Para obter instruções sobre como usar esse recurso, consulte Tags sugeridas.

Maio de 2019

  • Correções de bugs e melhorias no back-end
  • Experiência de UX do portal melhorada relacionada com subscrições do Azure, facilitando a seleção dos seus diretórios do Azure.

Abril de 2019

  • Aumento do limite do número de caixas delimitadoras por imagem para 200.
  • Correções de bugs, incluindo atualização substancial de desempenho para modelos exportados para o TensorFlow.
  • Adicionada exportação de deteção de objetos para o Vision AI Dev Kit.
  • Ajustes na interface do usuário, incluindo pesquisa de projeto.

Março de 2019

  • O Serviço de Visão Personalizada entrou na Disponibilidade Geral no Azure!
  • Adicionado recurso de treinamento avançado com um novo back-end de aprendizado de máquina para melhorar o desempenho, especialmente em conjuntos de dados desafiadores e classificação refinada. Com o treinamento avançado, você pode especificar um orçamento de tempo de computação para treinamento e a Visão Personalizada identificará experimentalmente as melhores configurações de treinamento e aumento. Para iterações rápidas, você pode continuar a usar o treinamento rápido existente.
  • Introduziu APIs 3.0. Anunciada a substituição das APIs pré-3.0 em 1º de outubro de 2019. Consulte os guias de início rápido da documentação para obter exemplos sobre como começar.
  • Substituídas "Iterações padrão" por Publicar/cancelar publicação nas APIs 3.0.
  • Foram adicionados novos modelos de metas de exportação. A exportação do Dockerfile foi atualizada para suportar ARM para Raspberry Pi 3. O suporte à exportação foi adicionado ao Vision AI Dev Kit.
  • Aumento do limite de tags por projeto para 500 para a camada S0. Aumento do limite de imagens por projeto para 100.000 para a camada S0.
  • Domínio adulto removido. Em vez disso, recomenda-se o domínio geral.
  • Preços anunciados para disponibilidade geral.

Fevereiro de 2019

  • Anunciou o fim dos projetos de Avaliação Limitada (projetos não associados a um recurso do Azure), à medida que a Visão Personalizada se aproxima da conclusão da sua mudança para a pré-visualização pública do Azure. A partir de 25 de março de 2019, o site CustomVision.ai dará suporte apenas à exibição de projetos associados a um recurso do Azure, como o recurso gratuito Visão Personalizada. Até 1º de outubro de 2019, você ainda poderá acessar seus projetos de avaliação limitada existentes por meio das APIs de Visão Personalizada. Isso lhe dará tempo para atualizar as chaves de API para todos os aplicativos que você escreveu com a Visão Personalizada. Após 1º de outubro de 2019, todos os projetos de avaliação limitada que você não tiver movido para o Azure serão excluídos.

Janeiro de 2019

  • Suporte adicionado para novas regiões do Azure: Oeste dos EUA 2, Leste dos EUA, Leste dos EUA 2, Europa Ocidental, Europa do Norte, Sudeste Asiático, Leste da Austrália, Índia Central, Sul do Reino Unido, Leste do Japão e Centro-Norte dos EUA. O apoio continua para o Centro-Sul dos EUA.

Dezembro de 2018

  • Suporte a exportação para modelos de deteção de objetos (introduzido Object Detection Compact Domain).
  • Corrigidos vários problemas de acessibilidade para melhorar o suporte ao leitor de ecrã e à navegação por teclado.
  • Atualizações de experiência do usuário para visualizador de imagens e experiência aprimorada de marcação de deteção de objetos para marcação mais rápida.
  • Modelo base atualizado para Domínio de Deteção de Objetos para deteção de objetos de melhor qualidade.
  • Correções de bugs.

Novembro de 2018

  • Adicionado suporte para Domínio de Logótipo na Deteção de Objetos.

Outubro de 2018

  • A Deteção de Objetos entra na visualização paga. Agora você pode criar projetos de Deteção de Objetos com um recurso do Azure.
  • Adicionado recurso "Mover para o Azure" ao site, para facilitar a atualização de um projeto de Avaliação Limitada para vincular a um Azure. projeto vinculado a recursos (F0 ou S0.) Você pode encontrar isso na página Configurações do seu produto.
  • Adicionada exportação para ONNX 1.2, para suportar a versão de atualização de outubro do Windows 2018 do Windows ML. Correções de bugs, inclusive para exportação ONNX com caracteres especiais.

Agosto de 2018

  • Adicionado widget "Introdução" ao customvision.ai site para orientar os usuários durante o treinamento do projeto.
  • Melhorias adicionais no pipeline de aprendizado de máquina para beneficiar projetos multilabel (nova camada de perda).

Junho de 2018

  • UX refresh, focado na facilidade de uso e acessibilidade.
  • Melhorias no pipeline de aprendizado de máquina para beneficiar projetos multilabel com um grande número de tags.
  • Corrigido bug na exportação do TensorFlow. Controle de versão de modelo exportado habilitado, para que as iterações possam ser exportadas mais de uma vez.
  • Correções de bugs e melhorias de backend.
  • Classificação multiclasse habilitada, para projetos em que as imagens têm exatamente um rótulo. Em Previsões para o modo multiclasse, as probabilidades serão somadas a uma (todas as imagens são classificadas entre as tags especificadas).

Maio de 2018

  • Introduziu a funcionalidade de Deteção de Objeto de pré-visualização para projetos de Versão de Avaliação Limitada.
  • Atualizar para APIs 2.0
  • Escalão S0 expandido até 250 etiquetas e 50.000 imagens.
  • Melhorias de back-end significativas para o pipeline de aprendizagem automática para projetos de classificação de imagem. Os projetos que foram preparados depois de 27 de Abril de 2018 irão beneficiar destas atualizações.
  • Exportação de modelo adicionado a ONNX, para utilização com o Windows ML.
  • Exportação de modelo adicionado ao Dockerfile. Isto permite-lhe transferir os artefactos para criar os seus próprios contentores do Windows ou Linux, incluindo um DockerFile, modelo do TensorFlow e código de serviço.
  • Para modelos recém-treinados exportados para o TensorFlow nos domínios Geral (Compacto) e Landmark (Compacto), os Valores Médios agora são (0,0,0), para consistência em todos os projetos.

Março de 2018

  • Inserida a visualização paga e integrada no portal do Azure. Os projetos podem agora ser anexados a recursos do Azure com um escalão F0 (Gratuito) ou S0 (Standard). Os projetos de escalão S0 foram introduzidos, o que permite um máximo de 100 etiquetas e 25.000 imagens.
  • Back-end muda para o parâmetro de pipeline/normalização de aprendizagem automática. Isto dará aos clientes um melhor controlo do equilíbrio de revocação de precisão ao ajustar o Limiar de Probabilidade. Como parte destas alterações, o Limiar de Probabilidade predefinido no portal CustomVision.ai foi definido como 50%.

Dezembro de 2017

  • Exportação para Android (TensorFlow) adicionada, além da exportação lançada anteriormente para iOS (CoreML.) Isso permite que a exportação de um modelo compacto treinado seja executada offline em um aplicativo.
  • Domínios "compactos" de Retalho e de Ponto de Referência adicionados para permitir a exportação de modelos para estes domínios.
  • Versão de lançamento 1.2 API de Preparação e 1.1 API de Predição. As APIs atualizadas suportam a exportação de modelo, uma nova operação de Predição que não guarda imagens em "Predições" e introduziu operações em lote na API de Preparação.
  • Ajustes na experiência do utilizador, incluindo a capacidade de ver qual foi o domínio utilizado para preparar uma iteração.
  • Exemplo e SDK de C# atualizado.

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