貨架產品辨識 - 自定義模型 （預覽）

您可以訓練自訂模型來辨識特定零售產品，以用於產品辨識案例。 現成可用的分析作業不會區分產品，但您可以透過自訂標籤和訓練，將這項功能建置到您的應用程式中。

注意

影像中顯示的品牌不會與 Microsoft 建立關聯，也不會指出品牌擁有者簽署 Microsoft 或 Microsoft 產品的任何形式，或由 Microsoft 簽署品牌擁有者或其產品。

使用模型自訂功能

模型自訂操作指南會示範如何定型和發佈自訂影像分析模型。 您可以使用一些規格遵循該指南，以建立產品辨識的模型。

模型自定義

資料集規格

您的訓練資料集應該包含零售架的影像。 當您第一次建立模型時，必須將 ModelKind 參數設定為 ProductRecognitionModel。

此外，請儲存 ModelName 參數的值，以便稍後使用它作為參考。

自訂標籤

當您瀏覽標籤工作流程時，請為您想要辨識的每個產品建立標籤。 然後在每個影像中，為每個產品的周框方塊加上標籤。

使用自訂模型分析擱置

當您的自訂模型經過定型並準備好時 (您已完成模型自訂指南中的步驟)，您可以透過「現成分析」作業加以使用。

API 呼叫的樣貌如下所示：

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. 視需要在命令中進行下列變更：
   1. <subscriptionKey>將取代為您的視覺資源金鑰。
   2. <endpoint>將取代為您的視覺資源端點。 例如： https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com 。
   3. 將 取代 <your_model_name> 為您自訂模型的名稱（ 您在建立步驟中使用的 ModelName 值）。
   4. <your_run_name>將 取代為工作佇列的唯一測試回合名稱。 這是異步 API 工作佇列名稱，可供您稍後擷取 API 回應。 例如，.../runs/test1?api-version...
   5. 將 <your_url_string> 內容取代為影像的 Blob URL
2. 開啟 [命令提示字元] 視窗。
3. 從文字編輯器將經過編輯的 curl 命令貼上到命令提示字元視窗中，然後執行該命令。

下一步

在本指南中，您已了解如何使用自訂產品辨識模型，以更符合您的業務需求。 接下來，設定計劃投影比對，其可與自訂產品辨識搭配運作。

計畫圖比對

• 影像分析概觀
• API 參考