Was ist AutoML Vision?
AutoML Vision ermöglicht das Training von benutzerdefinierten Computer Vision Modellen ohne Machine Learning Expertise. Der Service unterstützt Bildklassifikation zur Kategorisierung ganzer Bilder und Objekterkennung zur Lokalisierung von Objekten. Sie laden gelabelte Bilder hoch, Google trainiert ein optimiertes Modell für Ihre spezifische Aufgabe.
Kernfunktionen
- Bildklassifikation: Kategorisieren von Bildern in benutzerdefinierte Klassen
- Objekterkennung: Erkennen und Lokalisieren mehrerer Objekte in einem Bild
- Edge Export: Modelle für TensorFlow Lite, Edge TPU und Container exportieren
- Integriertes Labeling: Web-Interface für effizientes Bild-Labeling
- Model Evaluation: Detaillierte Metriken wie Precision, Recall und Confusion Matrix
Typische Anwendungsfälle
Qualitätskontrolle in der Fertigung
Kameras in der Produktion erkennen Defekte automatisch. Das Modell lernt aus Beispielbildern von fehlerfreien und defekten Produkten und klassifiziert in Echtzeit.
Einzelhandel und Inventar
Automatische Erkennung von Produkten in Regalen. Das Modell identifiziert fehlende Produkte, falsche Platzierungen und Lagerbestände.
Medizinische Bildanalyse
Unterstützung bei der Diagnose durch Analyse von Röntgenbildern oder Pathologie-Slides. Das Modell wird auf klinisch validierten Daten trainiert.
Vorteile
- Produktionsreife Modelle ohne Data Science Team
- Edge-Deployment für Offline-Szenarien und niedrige Latenz
- Kontinuierliche Verbesserung durch Nachtraining
- Integration mit bestehenden Bildpipelines
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei AutoML Vision: Datenaufbereitung, Labeling-Strategie, Modelltraining, Edge-Deployment und Integration in Produktionssysteme. Wir helfen bei der Bewertung ob vortrainierte APIs oder Custom Models besser passen.
Verfügbare Varianten & Optionen
AutoML Vision
- Kein ML-Wissen erforderlich
- Automatisches Training
- Edge Deployment möglich
- Hoher Bedarf an Trainingsbildern
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist AutoML Vision?
AutoML Vision ermöglicht das Training von benutzerdefinierten Bildklassifikations- und Objekterkennungsmodellen ohne ML-Expertise. Der Service automatisiert Modellarchitektur, Training und Optimierung.
Wie viele Bilder werden für das Training benötigt?
Für Bildklassifikation werden mindestens 100 Bilder pro Kategorie empfohlen, idealerweise 1.000+. Für Objekterkennung sollten mindestens 100 annotierte Bounding Boxes pro Objekttyp vorliegen.
Kann ich Modelle auf Edge-Geräten ausführen?
Ja, AutoML Vision kann Modelle für Edge-Deployment exportieren. Die Modelle laufen auf TensorFlow Lite, Edge TPU oder in Containern auf Edge-Servern.
Was ist der Unterschied zur Vision API?
Die Vision API bietet vortrainierte Modelle für allgemeine Bildanalyse. AutoML Vision trainiert benutzerdefinierte Modelle auf Ihren spezifischen Bildern für bessere Ergebnisse bei domänenspezifischen Aufgaben.
