Aracılığıyla paylaş

Etki alanına özgü içerik algılama

Etiketlemeye ve üst düzey kategorilere ayırmaya ek olarak, Döküm Araçları'nda Azure Vision, özel veriler üzerinde eğitilen modelleri kullanarak etki alanına özgü daha fazla çözümlemeyi de destekler.

Etki alanına özgü modelleri kullanmanın iki yolu vardır: tek başına (kapsamlı analiz) veya görüntü kategorilere ayırma özelliğinde geliştirme olarak.

Kapsamlı analiz

Modelleri/modeli</>Çözümle API'sini çağırarak yalnızca seçilen etki alanına özgü modeli kullanarak bir görüntüyü analiz edebilirsiniz.

Aşağıda, verilen görüntü için API tarafından models/celebrities/analyze döndürülen örnek bir JSON yanıtı verilmiştir:

Satya Nadella ayakta, gülümseyerek 

{
  "result": {
    "celebrities": [{
      "faceRectangle": {
        "top": 391,
        "left": 318,
        "width": 184,
        "height": 184
      },
      "name": "Satya Nadella",
      "confidence": 0.99999856948852539
    }]
  },
  "requestId": "8217262a-1a90-4498-a242-68376a4b956b",
  "metadata": {
    "width": 800,
    "height": 1200,
    "format": "Jpeg"
  }
}

Gelişmiş kategorilere ayırma analizi

Genel görüntü analizini desteklemek için etki alanına özgü modelleri de kullanabilirsiniz. Bunu, Görüntü Analizi API'si çağrısının details parametresinde etki alanına özgü modeller belirterek üst düzey kategorilere ayırmanınbir parçası olarak yaparsınız.

Bu durumda, önce 86 kategorili taksonomi sınıflandırıcısı çağrılır. Algılanan kategorilerden herhangi birinin eşleşen bir etki alanına özgü modeli varsa, görüntü de bu modelden geçirilir ve sonuçlar eklenir.

Aşağıdaki JSON yanıtı, etki alanına özgü analizin daha geniş bir kategori analizine detail düğüm olarak nasıl dahil edilebileceğini gösterir.

"categories":[
  {
    "name":"abstract_",
    "score":0.00390625
  },
  {
    "name":"people_",
    "score":0.83984375,
    "detail":{
      "celebrities":[
        {
          "name":"Satya Nadella",
          "faceRectangle":{
            "left":597,
            "top":162,
            "width":248,
            "height":248
          },
          "confidence":0.999028444
        }
      ],
      "landmarks":[
        {
          "name":"Forbidden City",
          "confidence":0.9978346
        }
      ]
    }
  }
]

Etki alanına özgü modelleri listeleme

Azure Vision şu anda aşağıdaki etki alanına özgü modelleri destekler:

Adı Açıklama
Ünlü Ünlü tanıma, people_ kategorisinde sınıflandırılan görüntüler için desteklenir.
Önemli Yerler outdoor_ veya building_ kategorilerinde sınıflandırılan görüntüler için desteklenen yer işareti tanıma

Models API'sini çağırmak, her modelin uygulanabileceği kategorilerle birlikte bu bilgileri döndürür:

{
  "models":[
    {
      "name":"celebrities",
      "categories":[
        "people_",
        "人_",
        "pessoas_",
        "gente_"
      ]
    },
    {
      "name":"landmarks",
      "categories":[
        "outdoor_",
        "户外_",
        "屋外_",
        "aoarlivre_",
        "alairelibre_",
        "building_",
        "建筑_",
        "建物_",
        "edifício_"
      ]
    }
  ]
}

API’yi kullanma

Bu özellik Görüntü Analizi 3.2 API'sinde kullanılabilir. Bu API'ye yerel BIR SDK aracılığıyla veya REST çağrıları aracılığıyla çağrı yapabilirsiniz. Celebrities veya Landmarks öğesini ayrıntılar sorgu parametresine ekleyin. Tam JSON yanıtını aldığınızda, "details" bölümünün içeriği için dizeyi ayrıştırın.

  • Last updated on