Foundry Tools의 Azure Vision

Azure Vision은 Azure AI Foundry Tools(이전의 Azure AI Services) 내의 강력한 도구입니다. Azure Vision은 애플리케이션 및 에이전트가 세계를 시각적으로 해석할 수 있도록 미리 빌드된 API 집합을 제공합니다. Vision은 이미지 분석, 객체 감지, 공간 이해, OCR(광학 문자 인식)과 같은 기능을 제공합니다. 이 도구들은 개발자가 실시간으로 시각적 콘텐츠를 "보고" 이해할 수 있는 지능형 솔루션을 만들 수 있게 해줍니다.

Azure AI Foundry 플랫폼의 일부인 Azure Vision은 통합된 Foundry 플랫폼 내에 통합되어 에이전트 AI 환경을 지원합니다. 

Azure Vision(이전의 Azure AI Vision)은 심화된 기계 학습 전문 지식 없이 지능형 에이전트 및 애플리케이션 개발을 가속화하도록 설계되었습니다.

예, Azure Vision(이전의 Azure AI Vision)은 이제 Azure AI Foundry Tools 제품군의 일부입니다. 이번 리브랜딩은 Azure AI Foundry 아래에서 진행되는 광범위한 플랫폼 통합의 일환으로, 개발자들이 지능형 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위해 이러한 서비스를 모듈형 도구로 점점 더 많이 활용하는 방식을 반영하기 위해 설계되었습니다.

Foundry Tools 내 Azure Vision은 이미지 분석, 객체 탐지, OCR, 공간 이해와 같은 동일한 강력한 기능을 계속 제공하지만, 이제 에이전트 워크플로와 다중 모달 AI 시나리오를 지원하는 통합 툴킷 내에 위치하게 되었습니다. 리브랜딩을 통해 Vision이 Foundry 생태계 내에서 어떻게 자리매김하는지 명확히 하여, 다른 에이전트 및 도구와의 발견, 오케스트레이션 및 통합을 용이하게 합니다.

이 변화는 개발자들이 보고, 이해하고, 행동하는 AI 에이전트를 구축할 수 있도록 통합된 경험을 제공하는 데 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.

Azure Vision의 모델 사용자 지정 기능은 정확도가 향상되고 소량 학습 기능을 갖춘 차세대 Custom Vision입니다. Azure Vision의 모델 사용자 지정으로 모델을 재훈련하려면 훈련 데이터를 마이그레이션하는 것이 좋습니다.