Vad är Custom Vision?

Azure AI Custom Vision är en tjänst för bildigenkänning som gör att du kan skapa, distribuera och förbättra dina egna modeller för bildidentifierare . En bildidentifierare tillämpar etiketter på bilder enligt deras visuella egenskaper. Varje etikett representerar en klassificering eller ett objekt. Med Custom Vision kan du ange egna etiketter och träna anpassade modeller för att identifiera dem.

Du kan använda Custom Vision via ett klientbiblioteks-SDK, REST API eller via Custom Vision-webbportalen. Följ en snabbstart för att komma igång.

Den här dokumentationen innehåller följande typer av artiklar:

• Snabbstarterna är stegvisa instruktioner som gör att du kan göra anrop till tjänsten och få resultat på kort tid.
• Instruktionsguiderna innehåller instruktioner för att använda tjänsten på mer specifika eller anpassade sätt.
• Självstudierna är längre guider som visar hur du använder den här tjänsten som en komponent i bredare affärslösningar.

Om du vill ha en mer strukturerad metod följer du en träningsmodul för Custom Vision:

• Klassificera bilder med Custom Vision-tjänsten
• Klassificera utrotningshotade fågelarter med Custom Vision

Hur det fungerar

Custom Vision-tjänsten använder en maskininlärningsalgoritm för att analysera bilder för anpassade funktioner. Du skickar uppsättningar med bilder som inte har de visuella egenskaper som du letar efter. Sedan etiketterar du bilderna med dina egna etiketter (taggar) när de skickas in. Algoritmen tränar till dessa data och beräknar sin egen noggrannhet genom att testa sig själv på samma bilder. När du har tränat din modell kan du testa, träna om och så småningom använda den i bildigenkänningsappen för att klassificera bilder eller identifiera objekt. Du kan också exportera modellen för offlineanvändning.

Klassificering och objektidentifiering

Anpassade funktioner för Custom Vision kan delas in i två funktioner. Bildklassificering tillämpar en eller flera etiketter på en hel bild. Objektidentifieringen är liknande, men den returnerar koordinaterna i bilden där de tillämpade etiketterna hittas.

Användningsfallsoptimering

Custom Vision-tjänsten är optimerad för att snabbt hitta stora skillnader mellan bilder. Därför kan du börja skapa prototyper av din modell med en liten mängd data. Det är i allmänhet en bra början att använda 50 bilder per etikett. Tjänsten är dock inte optimal för att identifiera subtila skillnader i bilder (till exempel identifiera mindre sprickor eller bucklor i kvalitetssäkringsscenarier).

Dessutom kan du välja mellan flera varianter av Custom Vision-algoritmen som är optimerade för bilder med visst ämnesmaterial, till exempel landmärken eller detaljhandelsartiklar. Mer information finns i Välj en domän.

Så här använder du Custom Vision

Custom Vision Service är tillgänglig som en uppsättning interna SDK:er och via ett webbaserat gränssnitt på Custom Vision-portalen. Du kan skapa, testa och träna en modell via endera gränssnittet eller använda båda tillsammans.

Webbläsare som stöds för Custom Vision-webbportalen

Custom Vision-portalen kan användas av följande webbläsare:

• Microsoft Edge (senaste versionen)
• Google Chrome (senaste versionen)

Säkerhetskopiering och katastrofåterställning

Som en del av Azure har Custom Vision Service komponenter som underhålls i flera regioner. Tjänstzoner och regioner används av alla våra tjänster för att tillhandahålla fortsatt service till våra kunder. Mer information om zoner och regioner finns i Azure-regioner. Kontakta supporten om du behöver ytterligare information eller har problem.

Datasekretess och säkerhet

Precis som med alla Azure AI-tjänster bör utvecklare som använder Custom Vision-tjänsten vara medvetna om Microsofts principer för kunddata. Mer information finns på sidan Azure AI-tjänster i Microsoft Trust Center.

Dataresidens

Custom Vision replikerar inte data utanför den angivna regionen, förutom en region, NorthCentralUS, där det inte finns någon lokal Azure-support.

Nästa steg

• Följ snabbstarten Skapa en klassificerare för att komma igång med Custom Vision i webbportalen.
• Eller slutför en SDK-snabbstart för att implementera de grundläggande scenarierna med kod.