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货架产品识别 - 自定义模型（预览版）

你可以训练自定义模型，以识别要在产品识别方案中使用的特定零售产品。 现成的分析操作不会区分产品，但你可以通过自定义标记和训练将此功能内置到应用中。

注意

图像中显示的品牌不属于 Microsoft，不表示品牌所有者对 Microsoft 或 Microsoft 产品任何形式的认可，也不表示 Microsoft 对品牌所有者或其产品的认可。

使用模型自定义功能

模型自定义操作指南介绍了如何训练和发布自定义图像分析模型。 可以遵循该指南和少量的几个规范来创建产品识别模型。

模型自定义

数据集规范

训练数据集应包含零售货架的图像。 首次创建模型时，需要将 ModelKind 参数设置为 ProductRecognitionModel。

另外，请保存 ModelName 参数的值，以便稍后可将其用作参考。

自定义标记

在执行标记工作流的过程中，为要识别的每个产品创建标签。 然后在每个图像中标记每个产品的边框。

使用自定义模型分析货架

在自定义模型经过训练并准备就绪后（已完成模型自定义指南中的步骤），你可以通过货架分析操作使用该模型。

API 调用如下所示：

curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscriptionKey>" -H "Content-Type: application/json" "<endpoint>/computervision/productrecognition/<your_model_name>/runs/<your_run_name>?api-version=2023-04-01-preview" -d "{
    'url':'<your_url_string>'
}"

1. 必要时在命令中进行如下更改：
   1. 将“<subscriptionKey>”替换为视觉资源密钥。
   2. 将“<endpoint>”替换为视觉资源终结点。 例如：https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com。
   3. 将 <your_model_name> 替换为自定义模型的名称（在创建步骤中使用的 ModelName 值）。
   4. 将“<your_run_name>”替换为任务队列唯一的测试运行名称。 这是异步 API 任务队列名称，你可以稍后用来检索 API 响应。 例如： .../runs/test1?api-version...
   5. 将 <your_url_string> 内容替换为图像的 Blob URL
2. 打开命令提示符窗口。
3. 将文本编辑器中编辑的 curl 命令粘贴到命令提示符窗口，然后运行命令。

后续步骤

在本指南中，你已了解如何使用自定义产品识别模型更好地解决业务需求。 接下来，请设置与自定义产品识别结合使用的货物摆放图匹配功能。

货物摆放图匹配

• 图像分析概述
• API 参考