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将自定义视觉与替代 Azure 服务进行比较

Azure AI 视觉图像分析 API 基于 Florence 基础模型，现在支持具有 Few-Shot Learning 功能的自定义模型。 图像分析是独立于 Azure 自定义视觉的产品/服务。 使用本指南来比较这两种服务。

若要将现有的自定义视觉项目迁移到图像分析 4.0 系统，请参阅迁移指南。

自定义模型训练

可以使用图像分析 4.0 模型自定义功能来通过 Azure 的最新技术创建自定义图像标识符模型，而不使用自定义视觉。

Areas	自定义视觉服务	图像分析 4.0 服务
任务	图像分类 对象检测	图像分类 对象检测
基础模型	CNN	转换器模型
标记	Customvision.ai	AML Studio
Web 门户	Customvision.ai	Vision Studio
库	REST、SDK	REST、Python 示例
所需的最少训练数据	每个类别 15 个图像	每个类别 2-5 个图像
训练数据存储	上传到服务	客户的 blob 存储帐户
模型托管	云和边缘	仅云托管，边缘容器托管即将推出
AI 质量	context 图像分类 （top-1 准确度，22 个数据集） 对象检测 （mAP@50，59 个数据集） 2 次拍摄 51.47 33.3 3 次拍摄 56.73 37.0 5 次拍摄 63.01 43.4 10 次拍摄 68.95 54.0 full 85.25 76.6	context 图像分类 （top-1 准确度，22 个数据集） 对象检测 （mAP@50，59 个数据集） 2 次拍摄 73.02 49.2 3 次拍摄 75.51 61.1 5 次拍摄 79.14 68.2 10 次拍摄 81.31 75.0 full 90.98 85.4
定价	自定义视觉定价	图像分析定价

产品识别

可以使用图像分析 4.0 产品识别功能来训练那些识别货架上的零售产品的自定义模型，而不必使用自定义视觉货架上产品模型。

Areas	货架上的产品 - 自定义视觉	产品识别 – 图像分析 API/自定义
功能	自定义产品理解	图像拼接和校正、 预训练产品理解、 自定义产品理解、 陈列图匹配
基础模型	CNN	Florence 转换器模型
标记	Customvision.ai	AML Studio
Web 门户	Customvision.ai	Vision Studio
库	REST、SDK	REST、Python 示例
所需的最少训练数据	每个类别 15 个图像	每个类别 2-5 个图像
训练数据存储	上传到服务	客户的 blob 存储帐户
模型托管	云和边缘	仅云托管，边缘容器托管即将推出
AI 质量	context Top-1 准确度，14 个数据集 1 次拍摄（目录） 29.4 2 次拍摄 57.1 3 次拍摄 66.7 5 次拍摄 80.8 10 次拍摄 86.4 full 94.9	context Top-1 准确度，14 个数据集 1 次拍摄（目录） 86.9 2 次拍摄 88.8 3 次拍摄 89.8 5 次拍摄 90.3 10 次拍摄 91.0 full 95.4
定价	自定义视觉定价	图像分析定价