Özel Görüntü İşleme nedir?

Önemli

Microsoft, Azure Özel Görüntü İşleme hizmetinin planlanan kullanımdan kaldırılmasını duyuruyor. Microsoft, 25.09.2028 tarihine kadar mevcut tüm Azure Özel Görüntü İşleme müşterileri için tam destek sağlayacaktır. Bu destek penceresi sırasında müşterilerin alternatif çözümlere geçişlerini planlamaya ve yürütmeye başlamaları teşvik edilir. Kullanım örneğine bağlı olarak, geçiş için aşağıdaki yolları öneririz:

• Azure Machine Learning AutoML, hem görüntü sınıflandırması hem de nesne algılama için özel modeller oluşturmak için klasik makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak her iki özel model türünü de eğitebilme olanağı sunar
• Azure Machine Learning AutoML hakkında daha fazla bilgi edinin ve özel model eğitimi için nasıl destek sunabileceğini keşfedin.

Microsoft ayrıca, istem mühendisliğini ve diğer teknikleri kullanarak özel senaryolarda doğruluğu artıran Üretken yapay zeka tabanlı çözümlere de yatırım yapıyor.

• Oluşturucu modelleri kullanmak için, Dökümhane model kataloğunda bulunan modellerden birini kullanabilir ve özelleştirilmiş görüntü işleme için kendi çözümünüzü oluşturabilirsiniz.
• Görüntü sınıflandırması için yönetilen bir oluşturucu çözüm için, Döküm Araçları'nda Azure Content Understanding (şu anda genel önizleme aşamasındadır) özel sınıflandırma iş akışları oluşturma olanağı sunar. Ayrıca her türden yapılandırılmamış verilerin işlenmesini (görüntü, belgeler, ses, video) destekler ve önceden tanımlanmış veya kullanıcı tanımlı biçimlere göre yapılandırılmış içgörüler ayıklar.
• Microsoft Foundry Modelleri ve Azure Content Understanding (genel önizleme)hakkında daha fazla bilgi edinin ve bunların özel ihtiyaçlarınız için nasıl alternatif yollar sunabileceğini keşfedin.

Geçiş hakkında daha ayrıntılı yönergeler için bkz. Azure Özel Görüntü İşleme Geçiş Kılavuzu.

Azure AI Özel Görüntü İşleme, kendi görüntü tanımlayıcı modellerinizi oluşturmanıza, dağıtmanıza ve geliştirmenize olanak tanıyan bir görüntü tanıma hizmetidir. Görüntü tanımlayıcısı, görsel özelliklerine göre resimlere etiketler uygular. Her etiket bir sınıflandırmayı veya nesneyi temsil eder. Özel Görüntü İşleme, kendi etiketlerinizi belirtmenize ve bunları algılamak için özel modeller eğitmeye olanak tanır.

Özel Görüntü İşleme bir istemci kitaplığı SDK'sı, REST API veya Özel Görüntü İşleme web portalı aracılığıyla kullanabilirsiniz. Başlamak için hızlı başlangıcı izleyin.

Hızlı Başlangıç (web portalı)

Bu belge aşağıdaki makale türlerini içerir:

• Hızlı başlangıçlar , hizmete çağrı yapmanıza ve kısa bir süre içinde sonuç almanıza olanak sağlayan adım adım yönergelerdir.
• Nasıl yapılır kılavuzları , hizmeti daha belirli veya özelleştirilmiş yollarla kullanmaya yönelik yönergeler içerir.

Daha yapılandırılmış bir yaklaşım için Özel Görüntü İşleme için Eğitim modülünü izleyin:

• Özel Görüntü İşleme hizmetiyle görüntüleri sınıflandırma
• Nesli tükenmekte olan kuş türlerini Özel Görüntü İşleme ile sınıflandırma

Nasıl çalışır?

Özel Görüntü İşleme hizmeti, özel özelliklere yönelik görüntüleri analiz etmek için bir makine öğrenmesi algoritması kullanır. Aradığınız görsel özelliklere sahip olan ve olmayan görüntü kümeleri gönderirsiniz. Ardından, gönderme sırasında resimleri kendi etiketlerinizle (etiketler) etiketleyebilirsiniz. Algoritma bu verilere eğitilir ve aynı görüntüler üzerinde kendini test ederek kendi doğruluğunu hesaplar. Modelinizi eğitdikten sonra görüntüleri sınıflandırmak veya nesneleri algılamak için görüntü tanıma uygulamanızda test edebilir, yeniden eğitebilir ve sonunda kullanabilirsiniz. Modeli çevrimdışı kullanım için de dışarı aktarabilirsiniz .

Sınıflandırma ve nesne algılama

Özel Görüntü İşleme hizmeti iki bölüme ayrılabilir. Görüntü sınıflandırması , görüntünün tamamına bir veya daha fazla etiket uygular. Nesne algılama benzerdir, ancak uygulanan etiketlerin bulunduğu görüntüdeki koordinatları döndürür.

Kullanım örneği iyileştirme

Özel Görüntü İşleme hizmeti, görüntüler arasındaki önemli farkları hızlı bir şekilde tanımak üzere iyileştirildiğinden modelinizin prototipini oluşturmaya az miktarda veriyle başlayabilirsiniz. Genellikle etiket başına 50 resim kullanmak iyi bir başlangıçtır. Ancak hizmet, görüntülerdeki küçük farkları algılamak için uygun değildir (örneğin, kalite güvencesi senaryolarında küçük çatlakları veya girintileri algılama).

Buna ek olarak, Özel Görüntü İşleme algoritmasının belirli konu malzemeleri olan görüntüler için iyileştirilmiş çeşitli varyasyonları arasından seçim yapabilirsiniz(örneğin, yer işaretleri veya perakende ürünleri). Daha fazla bilgi için bkz . Etki alanı seçme.

Özel Görüntü İşleme kullanma

Özel Görüntü İşleme Hizmeti, yerel SDK'lar kümesi olarak ve Özel Görüntü İşleme portalındaki web tabanlı bir arabirim aracılığıyla kullanılabilir. Bir modeli arabirim aracılığıyla oluşturabilir, test edebilir ve eğitebilir veya her ikisini birlikte kullanabilirsiniz.

Desteklenen tarayıcılar

Özel Görüntü İşleme portalı aşağıdaki web tarayıcıları tarafından kullanılabilir:

• Microsoft Edge (en son sürüm)
• Google Chrome (en son sürüm)

Yedekleme ve olağanüstü durum kurtarma

Özel Görüntü İşleme Hizmeti, Azure'ın bir parçası olarak birden çok bölgede tutulan bileşenlere sahiptir. Hizmet bölgeleri ve bölgeler, müşterilerimize sürekli hizmet sunmak için tüm hizmetlerimiz tarafından kullanılır. Bölgeler ve bölgeler hakkında daha fazla bilgi için bkz . Azure bölgeleri. Ek bilgilere ihtiyacınız varsa veya herhangi bir sorununuz varsa desteğe başvurun.

Giriş gereksinimleri

Görüntü girişi sınırlamaları için bkz. Sınırlar ve kotalar.

Veri gizliliği ve güvenliği

Tüm Döküm Araçları'nda olduğu gibi, Özel Görüntü İşleme hizmetini kullanan geliştiriciler de Microsoft'un müşteri verileri üzerindeki ilkelerinin farkında olmalıdır. Daha fazla bilgi edinmek için Microsoft Güven Merkezi'nin Döküm Araçları sayfasına bakın.

Veri yerleşimi

Özel Görüntü İşleme, yerel Azure Desteği olmayan bir bölge dışında verileri belirtilen bölgenin NorthCentralUSdışında çoğaltmaz.

Sonraki adımlar

Web portalında Özel Görüntü İşleme kullanmaya başlamak için Sınıflandırıcı oluşturma hızlı başlangıcını izleyin.

• Alternatif olarak, kodla temel senaryoları uygulamak için sdk hızlı başlangıcını tamamlayın.