共用方式為


特定網域內容偵測

除了標記與高層級分類之外,Azure AI 視覺也支援使用透過特製化資料定型的模型進一步進行特定領域的分析。

特定領域模型有兩種使用方式:一是透過本身 (已設定範圍的分析),一是做為影像分類功能的增強功能。

已設定範圍的分析

您可以只使用所選的特定領域模型呼叫 Models/<model>/Analyze API 來分析影像。

以下是針對指定的影像由 models/celebrities/analyze API 傳回的 JSON 回應範例:

站立且微笑的 Satya Nadella

{
  "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"
  }
}

強化分類分析

也可以使用特定領域模型,來補足一般的影像分析。 您可以在分析影像 API 呼叫的 details參數中指定特定領域模型,做為高層級分類的一環來進行。

在此情況下,必須先呼叫 86 類別分類器。 如果任何偵測到的類別符合特定領域模型,即會透過該模型傳遞影像,並新增結果。

下列 JSON 回應顯示了如何納入網域特定分析,使之成為更廣泛的分類分析中的 detail 節點。

"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
        }
      ]
    }
  }
]

列出特定領域模型

目前,Azure AI 視覺支援下列特定領域模型:

名稱 描述
名人 支援 people_ 類別中分類影像的名人辨識
地標 支援 outdoor_building_ 類別中分類影像的地標辨識

呼叫模型 API 會傳回此資訊,以及每個模型可以套用的類別:

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

使用 API

此功能可透過分析影像 3.2 API 取得。 您可以透過原生 SDK 或 REST 呼叫來呼叫此 API。 在詳細資料查詢參數中包含 CelebritiesLandmarks。 然後,當您取得完整的 JSON 回應時,請剖析 "details" 區段內容的字串。