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什么是自定义视觉？
Azure AI 自定义视觉是一种图像识别服务，可用于构建、部署和改进你自己的图像标识符模型。 图像标识符会根据其视觉特征将标签应用到这些图像。 每个标签都表示一个分类或对象。 自定义视觉允许你指定自己的标签并训练自定义模型以对其进行检测。
提示
Azure AI 视觉图像分析 API 基于 Florence 基础模型，现在支持具有小样本学习功能的自定义模型。 使用图像分析 4.0 通过 Azure 最新技术创建自定义图像标识符模型。 若要将自定义视觉项目迁移到新的图像分析 4.0 系统，请参阅迁移指南。 若要比较这两个服务，请参阅“比较”页面。
可以通过客户端库 SDK、REST API 或自定义视觉 Web 门户来使用自定义视觉。 按快速入门的说明开始操作。
本文档包含以下类型的文章：
如果需要更加结构化的方法，请遵循适用于自定义视觉的培训模块：
工作原理
自定义视觉服务使用机器学习算法来分析图像的自定义特征。 提交具有和不具有要查找的视觉特征的图像集。 然后在提交时，你使用自己的标签（标记）来自行标记这些图像。 此算法会针对该数据进行训练并计算其自己的准确度，方法是针对相同的图像自行进行测试。 训练模型以后，即可在图像识别应用中测试它、重新训练它并最终使用它对图像进行分类或检测物体。 也可导出模型，方便脱机使用。
分类和对象检测
可以将自定义视觉功能分为两种功能。 图像分类会将一个或多个标签应用到整个图像。 物体检测与之类似，但它会在图像中返回坐标，在坐标处可找到已应用的标签。
用例优化
自定义视觉服务经过优化，可以快速识别图像之间的主要差异，因此你可以使用少量数据开始原型制作。 一开始时，为每个标签使用 50 个图像通常是比较合适的。 但是，此服务不适用于检测图像中的细微差异（例如，在质量保证方案中检测细微裂纹或凹陷）。
另外，可以从多种自定义视觉算法中进行选择，这些算法已针对包含某些主题内容（例如特征点或零售商品）的图像进行了优化。 有关详细信息，请参阅选择域。
如何使用自定义视觉
自定义视觉服务以一组本机 SDK 的形式提供，另外也在自定义视觉门户的基于 Web 的界面上提供。 可以通过一种或两种界面来创建、测试和训练模型。
自定义视觉 Web 门户支持的浏览器
自定义视觉门户可用于以下 Web 浏览器：
- Microsoft Edge（最新版本）
- Google Chrome（最新版本）
备份和灾难恢复
作为 Azure 的一部分，自定义视觉服务包含跨多个区域进行维护的组件。 服务区域和区域由我们的所有服务用于向客户持续提供服务。 有关区域的详细信息，请参阅 Azure 区域。 如果需要其他信息或有任何问题，请与支持人员联系。
数据隐私和安全性
与所有 Azure AI 服务一样，使用自定义视觉服务的开发人员应该了解 Microsoft 针对客户数据的政策。 请参阅 Microsoft 信任中心上的“Azure AI 服务”页面来了解详细信息。
数据驻留
自定义视觉不会复制指定区域以外的数据，但一个区域除外，该区域就是 NorthCentralUS，其中没有本地 Azure 支持。