Экспорт модели для использования на мобильных устройствах

  • Статья

служба Пользовательское визуальное распознавание позволяет экспортировать классификаторы в автономный режим. Можно внедрить экспортированный классификатор в приложение и запустить его локально на устройстве, чтобы обеспечить классификацию в режиме реального времени.

Параметры экспорта

Пользовательская служба визуального распознавания поддерживает следующие варианты экспорта:

  • TensorFlow для Android.
  • TensorFlow.js для платформ JavaScript, таких как React, Angular и Vue. (этот вариант подходит для устройств Android и iOS);
  • CoreML для iOS11;
  • ONNX для Windows ML, Android и iOS;
  • Vision AI Developer Kit (Пакет разработки для ИИ визуального распознавания).
  • Docker-контейнер для архитектуры Windows, Linux или ARM. Контейнер содержит модель и код службы TensorFlow для использования API Пользовательского визуального распознавания.

Важно!

служба Пользовательское визуальное распознавание экспортирует только проекты с компактными доменами. Модели, созданные с помощью компактных областей, оптимизированы для ограничений классификации в режиме реального времени на мобильных устройствах. Классификаторы, созданные с помощью компактной области, могут быть точнее, чем стандартная область с таким же объемом данных для обучения.

Сведения об улучшении классификаторов см. в документе How to improve your classifier (Как улучшить классификатор).

Преобразование в компактную область

Примечание.

Инструкции в этом разделе можно применять только в том случае, если у вас есть модель, которая не была задана как компактная область.

Чтобы преобразовать область данной модели, выполните следующие действия:

  1. На странице Пользовательского визуального распознавания щелкните на значок Домашняя страница, чтобы просмотреть список проектов.

    Image of the home icon and projects list

  2. Выберите проект, а затем щелкните значок шестеренки в правом верхнем углу страницы.

    Image of the gear icon

  3. В разделе Domains (Области) выберите область compact (Компактная). Нажмите кнопку Save Changes (Сохранить изменения), чтобы сохранить изменения.

    Примечание.

    Чтобы воспользоваться Пакетом разработки для ИИ визуального распознавания, проект должен быть создан с помощью Общего (компактного) домена и в разделе Возможности экспорта необходимо указать Vision AI Dev Kit.

    Image of domains selection

  4. В верхней части страницы выберите Train (Обучение), чтобы повторить обучение с помощью новой области.

Экспорт модели

Чтобы экспортировать модель после повторного обучения, выполните следующие действия.

  1. Перейдите на вкладку Performance (Производительность) и выберите Export (Экспорт).

    Image of the export icon

    Совет

    Если элемент Export (Экспорт) недоступен, значит, выбранная итерация не использует компактную область. В разделе Iterations (Итерации) на этой странице выберите итерации, использующие компактную область, а затем выберите Export (Экспорт).

  2. Выберите нужный вам формат экспорта, а затем выберите Export (Экспорт), чтобы скачать модель.

Следующие шаги

Интегрируйте экспортированную модель в приложение, изучив одну из следующих статей или примеров: