Firebase Vision Labeler возвращает несогласованные результаты

Question

Я использую Firebase Vision Image в одном из моих приложений android. Каждый раз, когда эмулятор android делает снимок, Firebase Vision Image Labeler возвращает список меток для растрового изображения, полученного в результате захвата камеры.

Моя проблема в том, что метки едва ли близки к точности. Например, если я сделаю снимок лица, он вернет метку достоверности 80% с надписью «собака». Однако, когда я делаю снимок лица и подключаю его к демо-этикетке Google Cloud Vision (на основе которого Firebase) на их веб-сайте , он возвращает гораздо более точные ответы.

Почему ответы / метки Firebase Vision так сильно отличаются от ответов / меток Google Cloud Vision?

Кстати, фотографии, которые я делаю, находятся на моем ноутбуке.

Answer 1

Обнаружение меток на устройстве Firebase ML Kit запускает модель машинного обучения с более низким разрешением, чем Cloud Vision API. В результате он может обнаруживать меньше меток и может обнаруживать их с меньшей точностью.

Из документации на выбор между встроенным и облачным API :

Покрытие этикеток

На устройстве: более 400 этикеток, охватывающих наиболее часто встречающиеся концепции на фотографиях. См. Ниже.

Облако: более 10 000 ярлыков во многих категориях. См. Ниже.

Если вам нужна максимальная точность того, что обнаруживает модель, вам следует использовать Cloud Vision. Но это означает, что у пользователя должно быть активное соединение inte rnet и что вы будете использовать платный Cloud Vision API, а не бесплатную модель на устройстве.