Exportación del modelo para su uso con dispositivos móviles
Custom Vision Service le permite exportar los clasificadores para ejecutarlos sin conexión. Puede insertar el clasificador exportado en una aplicación y ejecutarla localmente en un dispositivo para realizar una clasificación en tiempo real.
Opciones de exportación
Custom Vision Service admite las exportaciones siguientes:
- TensorFlow para Android.
- TensorFlow.js para marcos de JavaScript como React, Angular y Vue. Esto se ejecutará tanto en dispositivos Android como iOS.
- CoreML para iOS11.
- ONNX para Windows ML,Android e iOS.
- Kit de desarrollo de Vision AI .
- Un contenedor de Docker para la arquitectura de Windows, Linux o ARM. El contenedor incluye un modelo de TensorFlow y código de servicio para usar Custom Vision API.
Importante
Custom Vision Service solo exporta proyectos con dominios compactos. Los modelos generados por los dominios compactos están optimizados para las restricciones de la clasificación en tiempo real en dispositivos móviles. Los clasificadores creados con un dominio compacto podrían ser un poco menos precisos que los que usan un dominio estándar con la misma cantidad de datos de entrenamiento.
Para más información sobre cómo mejorar los clasificadores, consulte el documento Improving your classifier (Mejora del clasificador).
Conversión a un dominio compacto
Nota
Los pasos descritos en esta sección solo se aplican si tiene un modelo que no se ha establecido para un dominio compacto.
Para convertir el dominio de un modelo existente, siga estos pasos:
En el sitio web de Custom Vision, seleccione el icono Inicio para ver una lista de sus proyectos.
Seleccione un proyecto y, a continuación, seleccione el icono de engranaje en la esquina superior derecha de la página.
En la sección Domains (Dominios), seleccione uno de los dominios compactos. Seleccione Save Changes (Guardar cambios) para guardar los cambios.
Nota
Para el kit de desarrollo de Vision AI, el proyecto debe crearse con el dominio General (Compact) (General [Compacto]), y debe especificar la opción Vision AI Dev Kit (Kit de desarrollo de Vision AI) en la sección Export Capabilities (Funcionalidades de exportación).
En la parte superior de la página, seleccione Train (Entrenar) para volver a entrenar el modelo con el nuevo dominio.
Exportar el modelo
Para exportar el modelo después de volver a entrenarlo, siga estos pasos:
Vaya a la pestaña Performance (Rendimiento) y seleccione Export (Exportar).
Sugerencia
Si la entrada Export (Exportar) no está disponible, la iteración seleccionada no usa un dominio compacto. Use la sección Iterations de esta página para seleccionar una iteración que usa un dominio compacto y, a continuación, seleccione Exportar.
Seleccione el formato de exportación deseado y, a continuación, seleccione Exportar para descargar el modelo.
Pasos siguientes
Explore uno de los siguientes artículos o ejemplos para integrar el modelo exportado en una aplicación:
- Uso del modelo TensorFlow con Python
- Uso del modelo ONNX con Machine Learning de Windows
- Consulte el ejemplo del modelo CoreML en una aplicación de iOS para la clasificación de imágenes en tiempo real con Swift
- Consulte el ejemplo del modelo TensorFlow en una aplicación de Android para la clasificación de imágenes en tiempo real en Android.
- Consulte el ejemplo del modelo CoreML con Xamarin para la clasificación de imágenes en tiempo real en una aplicación Xamarin iOS.