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Detecção e rastreamento de objetos
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Com a API de detecção e rastreamento de objetos no dispositivo do ML Kit, você pode localizar e rastrear em tempo real os objetos mais proeminentes em uma imagem ou feed de câmera ao vivo. Você também pode, opcionalmente, classificar objetos detectados em uma das diversas categorias gerais.
A detecção e o rastreamento de objetos com classificação aproximada são úteis para criar experiências de pesquisa visual ao vivo. Como a detecção e o rastreamento de objetos acontecem de forma rápida e completa no dispositivo, ele funciona bem como o front-end de um pipeline de pesquisa visual mais longo. Depois de detectar e filtrar objetos, você poderá transmiti-los para um back-end de nuvem, como o Cloud Vision Product Search , ou para um modelo personalizado, como aquele que você treinou usando o AutoML Vision Edge .
Detecte objetos e obtenha sua localização na imagem. Rastreie objetos em imagens.
Modelo otimizado no dispositivo
O modelo de detecção e rastreamento de objetos é otimizado para dispositivos móveis e destinado ao uso em aplicativos em tempo real, mesmo em dispositivos de baixo custo.
Detecção de objetos proeminentes
Determine automaticamente o objeto mais proeminente em uma imagem.
Classificação grosseira
Classifique objetos em categorias amplas, que você pode usar para filtrar objetos nos quais não está interessado. As seguintes categorias são suportadas: produtos domésticos, produtos de moda, alimentos, plantas, lugares e desconhecidos.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Não contém as informações de que eu preciso","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muito complicado / etapas demais","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desatualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Problema com as amostras / o código","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2024-03-20 UTC."],[],[]]
