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货架产品识别 - 自定义模型(预览版)
重要
此功能现已弃用。 2025 年 1 月 10 日,Azure AI 图像分析 4.0 自定义图像分类、自定义对象检测和产品识别预览 API 将停用。 该日期之后,对这些服务的 API 调用会失败。
要确保模型顺利运行,请转换到现已正式发布的 Azure AI 自定义视觉。 自定义视觉可提供与这些即将停用的功能相似的功能。
你可以训练自定义模型,以识别要在产品识别方案中使用的特定零售产品。 现成的分析操作不会区分产品,但你可以通过自定义标记和训练将此功能内置到应用中。
注意
图像中显示的品牌不属于 Microsoft,不表示品牌所有者对 Microsoft 或 Microsoft 产品任何形式的认可,也不表示 Microsoft 对品牌所有者或其产品的认可。
使用模型自定义功能
模型自定义操作指南介绍了如何训练和发布自定义图像分析模型。 可以遵循该指南和少量的几个规范来创建产品识别模型。
数据集规范
训练数据集应包含零售货架的图像。 首次创建模型时,需要将 ModelKind 参数设置为 ProductRecognitionModel。
另外,请保存 ModelName 参数的值,以便稍后可将其用作参考。
自定义标记
在执行标记工作流的过程中,为要识别的每个产品创建标签。 然后在每个图像中标记每个产品的边框。
使用自定义模型分析货架
在自定义模型经过训练并准备就绪后(已完成模型自定义指南中的步骤),你可以通过货架分析操作使用该模型。
API 调用如下所示:
curl.exe -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: <subscriptionKey>" -H "Content-Type: application/json" "<endpoint>/computervision/productrecognition/<your_model_name>/runs/<your_run_name>?api-version=2023-04-01-preview" -d "{
'url':'<your_url_string>'
}"
- 必要时在命令中进行如下更改:
- 将“
<subscriptionKey>
”替换为视觉资源密钥。 - 将“
<endpoint>
”替换为视觉资源终结点。 例如:https://YourResourceName.cognitiveservices.azure.com
。 - 将
<your_model_name>
替换为自定义模型的名称(在创建步骤中使用的 ModelName 值)。 - 将“
<your_run_name>
”替换为任务队列唯一的测试运行名称。 这是异步 API 任务队列名称,你可以稍后用来检索 API 响应。 例如:.../runs/test1?api-version...
- 将
<your_url_string>
内容替换为图像的 Blob URL
- 将“
- 打开命令提示符窗口。
- 将文本编辑器中编辑的
curl
命令粘贴到命令提示符窗口,然后运行命令。
后续步骤
在本指南中,你已了解如何使用自定义产品识别模型更好地解决业务需求。 接下来,请设置与自定义产品识别结合使用的货物摆放图匹配功能。