| | GeneXus Cognitive API - Classify プロシージャー | |
画像を一連のカテゴリに分類します。
次の表に、この AI タスクを使用する際に設定する必要があるプロパティ (アクセスに必要な資格情報) を示します。
| |
PropertyKey |
| ProviderType |
Id |
Key |
SecretKey |
| Alibaba |
- |
用户AccessKey |
用户AccessKey |
| Amazon |
- |
Rekognition |
Rekognition |
| Baidu |
视觉技术 |
视觉技术 |
视觉技术 |
| Google |
- |
Cloud Vision API |
- |
| IBM |
- |
Visual Recognition |
- |
| Microsoft |
- |
Computer Vision |
- |
| MLKit |
ML Kit API |
ML Kit API |
- |
| SAP |
- |
Sandbox 環境
(廃止) |
- |
| Tencent |
多标签识别 |
多标签识别 |
- |
また、カスタムモデルの場合は、次の表に示すプロパティを設定する必要があります。詳細については、「 GeneXus Cognitive API のカスタムモデルを構築する方法」を参照してください。
| |
PropertyKey |
| ProviderType |
ModelId |
ModelVersion |
ModelCredential |
| Alibaba |
- |
- |
- |
| Amazon |
- |
- |
- |
| Baidu |
- |
- |
- |
| Google |
AutoML (プロジェクト ID) |
- |
AutoML (サービスアカウント Json) |
| IBM |
Visual Recognition (モデル ID) |
- |
Visual Recognition (API キー) |
| Microsoft |
Custom Vision (プロジェクト ID) |
Custom Vision (公開名) |
Custom Vision (予測キー) |
| MLKit |
- |
- |
- |
| SAP |
Customizable Image
Classification (モデルバージョン)
(廃止) |
Customizable Image
Classification (モデルバージョン)
(廃止) |
|
| Tencent |
- |
- |
- |
下記の表に、次の画像を入力とした場合に行われる分類とその処理の所要時間をプロバイダー別に示します。
| プロバイダー |
出力 |
ベンチマーク |
| Alibaba |
[ {
"label": "清真寺",
"confidence": 0.99
} ]
|
12435ms |
| Amazon |
[ {
"label": "Vacation",
"confidence": 0.998
}, {
"label": "Sunglasses",
"confidence": 0.996
}, {
"label": "Person",
"confidence": 0.995
}, {
"label": "Tourist",
"confidence": 0.982
}, {
"label": "Building",
"confidence": 0.906
}, {
"label": "Architecture",
"confidence": 0.906
}, {
"label": "Clothing",
"confidence": 0.709
}, {
"label": "Dome",
"confidence": 0.693
}, {
"label": "Monument",
"confidence": 0.656
}, {
"label": "People",
"confidence": 0.644
} ]
|
4135ms |
| Baidu |
[ {
"label": "建筑",
"confidence": 0.952,
"Info": [ {
"property": "ROOT",
"value": "建筑-现代建筑"
} ]
}, {
"label": "李维斯",
"confidence": 0.799,
"Info": [ {
"property": "ROOT",
"value": "Logo"
} ]
}, {
"label": "历史遗迹",
"confidence": 0.515,
"Info": [ {
"property": "ROOT",
"value": "建筑-文明遗迹"
} ]
}, {
"label": "情侣",
"confidence": 0.235,
"Info": [ {
"property": "ROOT",
"value": "人物-人物特写"
} ]
}, {
"label": "卡通动漫人物",
"confidence": 0.023,
"Info": [ {
"property": "ROOT",
"value": "非自然图像-彩色动漫"
} ]
} ]
|
8476ms |
| Google |
[ {
"label": "landmark",
"confidence": 0.914
}, {
"label": "tourism",
"confidence": 0.889
}, {
"label": "tourist attraction",
"confidence": 0.827
}, {
"label": "historic site",
"confidence": 0.824
}, {
"label": "vacation",
"confidence": 0.792
}, {
"label": "travel",
"confidence": 0.765
}, {
"label": "temple",
"confidence": 0.733
}, {
"label": "sky",
"confidence": 0.688
}, {
"label": "fun",
"confidence": 0.632
}, {
"label": "place of worship",
"confidence": 0.560
} ]
|
8263ms |
| IBM |
[ {
"label": "Taj Mahal",
"confidence": 0.777
}, {
"label": "Seven Wonders of the Ancient World",
"confidence": 0.753
}, {
"label": "religious building",
"confidence": 0.635
}, {
"label": "building",
"confidence": 0.635
}, {
"label": "memorial",
"confidence": 0.601
}, {
"label": "alabaster color",
"confidence": 0.927
} ]
|
6160ms |
| Microsoft |
[ {
"label": "outdoor",
"confidence": 0.003
}, {
"label": "people",
"confidence": 0.644
} ]
|
3489ms |
| MLKit |
[ {
"label": "Monument",
"confidence": 0.861
}, {
"label": "Vacation",
"confidence": 0.787
}, {
"label": "Sunglasses",
"confidence": 0.782
}, {
"label": "Building",
"confidence": 0.715
}, {
"label": "Event",
"confidence": 0.627
}, {
"label": "Leisure",
"confidence": 0.612
}, {
"label": "Plant",
"confidence": 0.5
} ]
|
1294ms |
| SAP |
[ {
"label": "mosque",
"confidence": 0.821
}, {
"label": "palace",
"confidence": 0.008
}, {
"label": "bell cote, bell cot",
"confidence": 0.003
}, {
"label": "dome",
"confidence": 0.003
}, {
"label": "gondola",
"confidence": 0.002
} ]
|
4682ms |
| Tencent |
[ {
"label": "广场",
"confidence": 0.410
}, {
"label": "天空",
"confidence": 0.400
}, {
"label": "欧式建筑",
"confidence": 0.240
}, {
"label": "男孩",
"confidence": 0.190
}, {
"label": "树木",
"confidence": 0.140
}, {
"label": "合影",
"confidence": 0.120
} ]
|
18196ms |
- 分類は各プロバイダーの既定の分類子を使用して行われます。そのため、返されるカテゴリ (またはラベル) は、事前に定義されたものではなく、使用するプロバイダーによって異なります。
- 画像ファイルサイズの上限は 10 MB です。
- SAP Leonardo は最大でも 1.0 MP の画像にしか対応していません。
- Tencent AI と Baidu AI ではラベルが中国語の文字列で返されます。
- IBM プロバイダー: 12 月 22 日 (2021 年) に廃止されました。IBM Visual Recognition リリース情報を参照してください。
このプロシージャーは、 GeneXus 16 以降で利用できます。
|
|
|
|