Azure AI 비전은 혁신적인 컴퓨터 비전 기능을 제공하는 통합 서비스입니다. 이미지를 분석하고, 텍스트를 읽고, 사전 빌드된 이미지 태깅, OCR(광학 문자 인식)을 통한 텍스트 추출, 책임 있는 얼굴 인식을 통해 얼굴을 검색할 수 있는 기능을 앱에 제공하세요. 기계 학습 경험이 없어도 비전 기능을 프로젝트에 통합할 수 있습니다.
아니요. Microsoft는 처리 후 이미지와 비디오를 자동으로 삭제하며 기본 모델을 향상시키기 위해 데이터를 교육하지 않습니다. 비디오 데이터는 구역을 벗어나지 않으며 비디오 데이터는 컨테이너가 실행되는 에지에 저장되지 않습니다. 개인정보처리방침 및 사용 약관에 대해 자세히 알아보세요.
아니오, 공간 분석은 비디오 영상에서 사람의 존재를 검색하고 위치를 찾으며 검색된 각 사람 주위에 경계 상자를 출력합니다. AI 모델은 얼굴을 검색하거나 개인의 신원 또는 인구 통계를 확인하지 않습니다.
공간 분석 AI 모델은 신체 경계 상자로 한 사람 이상의 존재를 식별하는 알고리즘에 따라 비디오 피드에서 움직임을 검색하고 추적합니다. AI 모델은 카메라 시야 내 영역에서 검색된 각 사람과 경계 상자에 대해 신체의 경계 상자 좌표, 이벤트 유형(예: 영역 출입 또는 방향 선 교차), 경계 상자 추적을 위한 가명 식별자, 검색 신뢰도 점수를 포함한 이벤트 데이터를 출력합니다. 이 이벤트 데이터는 사용자의 Azure IoT Hub 인스턴스로 전송됩니다.
예. 모델 사용자 지정은 시나리오에 맞게 미세 조정되도록 설계되었으므로 레이블이 지정된 데이터를 제공하여 모델을 교육해야 합니다.
서비스의 모델 사용자 지정 기능은 이미지 간의 주요 차이점을 빠르게 인식하도록 최적화되어 있으므로 적은 양의 데이터로 모델 프로토타이핑을 시작할 수 있습니다. 레이블당 하나의 이미지로 시작할 수 있습니다. 레이블이 지정된 이미지가 더 있으면 더 추가할 수 있습니다. 문제의 복잡성과 필요한 정확성 정도에 따라 레이블당 추가 이미지를 계속 추가하여 모델을 개선할 수 있습니다.
두 가지 모두 해당됩니다. 이 사이트를 사용하여 노코드 경험을 위해 모델의 데이터 세트, 교육 및 평가를 관리하기 위한 그래픽 인터페이스에 액세스할 수 있습니다. 또는 대안으로 AI 비전 API를 사용할 수 있습니다.
레이블이 지정된 데이터를 쉽게 내보낼 수 있도록 비전 스튜디오와 통합된 Azure Machine Learning 스튜디오에서 이미지에 레이블을 지정할 수 있습니다. COCO(Common Objects in Context) 파일 형식으로 데이터에 레이블을 지정하고 COCO 파일을 비전 스튜디오로 직접 가져올 수도 있습니다. 비전 스튜디오는 Azure AI 비전의 기능을 탐색, 빌드 및 통합할 수 있는 UI 기반 도구 집합입니다.
Azure AI 비전의 모델 사용자 지정 기능은 향상된 정확도와 소수점 학습 기능을 갖춘 차세대 Custom Vision입니다. Custom Vision을 계속 사용하거나 학습 데이터를 마이그레이션하여 Azure AI 비전의 모델 사용자 지정으로 모델을 다시 학습시킬 수 있습니다.