iT邦幫忙

第 11 屆 iT 邦幫忙鐵人賽

DAY 2
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Google Developers Machine Learning

Overview of Machine Learning Products系列 第 2

[Day 2] Google Vision AI - 1

Google Vision AI分成兩個服務:AutoML Vision、Vision API,我們今天先講Vision API。

Vision API要講什麼?講什麼都比不過先來玩看看。

  1. 選擇圖片:
    我們先從https://unsplash.com 給些tag找個圖片。我搜尋furniture找了下面這張圖。
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190909/20103835fuG8gMznYL.jpg

  2. 傳到Vision API裡:
    這裡有個try the API可以使用,我們就把圖片拖曳進去。
    https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190909/20103835capbvqqMTY.jpg

這邊你會發現,一張圖進去有五個資訊給你:Objects, Labels, Web, Properties, Safe Search. 對於簡單的圖片分析有很大的功用。

  • Objects:
    分析圖片內的物體,像這個範例找到了椅子跟桌子之類的,不過也可以看到這張圖應該有三個椅子,分析出來卻只有兩個。對於物體辨別服務來講,這個是很方便的資訊。
  • Labels:
    把視野拉高,Label會告訴我們這張圖到底屬於什麼。是客廳、室內設計、房間、而且很多家具。同時讓你直接透過google搜尋找跟某個Label相關的資料。
  • Web:
    是哪些地方可能含有這張圖呢?透過Web Entities讓我們連結到Google Image,也可以透過Matched pages尋找Google以外可能含有這張圖片的網站,Fully Matched跟Partially Matched Images則是以圖搜圖的概念,哪個連結的圖跟這張一模一樣,或大部分一樣。
  • Properties:
    分析這張圖像素相關的資訊,多少顏色占百分之幾,還有各個比例的縮圖。
  • Safe Search:
    分析這張圖不雅或不妥的資訊,是否包含成人(Adult)、欺騙(Spoof)、醫學(Medical)、暴力(Violence)、Racy(幼兒不宜)等等,不過這溫馨的家具配置圖還好都是非常不可能(Very Unlikely)。

只有這樣?只有這樣就不會成為一個產品了。如果你注意到圖片底下的Show JSON的話,會發現還有更多好玩的組合在裡面。
https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/20190909/20103835gJp6d0WP3e.jpg
看到了一隻API,帶著一些Request JSON,然後會回給你Response JSON。其中Request則看到了一些沒在畫面上出現的東西:LANDMARK_DETECTION、FACE_DETECTION、LOGO_DETECTION、DOCUMENT_TEXT_DETECTION,先有這些彩蛋以後,我們明天再來深入了解Vision API的官方文件


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