Serviço Cognitivo do Azure para Visão

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O Serviço Cognitivo do Azure para Visão e outras ofertas dos Serviços Cognitivos do Azure garantem 99,9% de disponibilidade. Nenhum SLA é fornecido para o tipo de preço Gratuito. Consulte Detalhes de SLA.

Não. A Microsoft exclui automaticamente as imagens e vídeos após o processamento e não treina os dados para aprimorar os modelos subjacentes. Os dados de vídeo não saem do local e os dados de vídeo não são armazenados na borda em que o contêiner é executado. Saiba mais sobre privacidade e termos de uso.

Não, a análise espacial detecta e localiza a presença humana em imagens de vídeo e gera uma caixa delimitadora em torno de cada pessoa detectada. Os modelos de IA não detectam rostos e nem determinam as identidades ou os dados demográficos dos indivíduos.

Os modelos de IA para análise espacial detectam e acompanham os movimentos no feed de vídeo com base em algoritmos que identificam a presença de um ou mais humanos por meio de uma caixa delimitadora de corpo. Para cada pessoa e caixa delimitadora detectada em uma zona no campo de exibição da câmera, os modelos de IA geram dados de evento, incluindo coordenadas de caixa delimitadora do corpo de uma pessoa, tipo de evento (por exemplo, entrada ou saída de zona ou cruz de linha direcional), identificadores de pseudônimos para rastrear a caixa delimitadora e uma pontuação de confiança de detecção. Esses dados de evento são enviados para a sua própria instância do Hub IoT do Azure.

Sim. Como a personalização do modelo foi projetada para ser ajustada para seu cenário, você precisa fornecer os dados rotulados para treinar seu modelo.

O recurso de personalização de modelo do serviço é otimizado para reconhecer rapidamente as principais diferenças entre imagens, para que você possa começar a criar protótipos do modelo com uma pequena quantidade de dados. Você pode começar com apenas uma imagem por rótulo. Se você tiver mais imagens rotuladas, poderá adicionar mais. Dependendo da complexidade do problema e do grau de precisão necessário, você pode continuar adicionando imagens adicionais por rótulo para melhorar seu modelo.

Ambos. Você pode usar o site para acessar uma interface gráfica para gerenciar conjuntos de dados, treinamento e avaliação de modelos para uma experiência sem código ou, como alternativa, você pode usar as APIs Pesquisa Visual Computacional.

Você pode rotular as imagens no Azure Machine Learning Studio, que é integrado ao Vision Studio para facilitar a exportação de dados rotulados. Você também pode rotular os dados no formato de arquivo COCO e importar o arquivo COCO diretamente no Vision Studio. Consulte documentação para obter detalhes.

O recurso de personalização de modelo para o Serviço Cognitivo do Azure para Visão é a próxima geração de Visão Personalizada, com precisão aprimorada e recursos de aprendizado de poucas imagens. Você pode continuar a usar Visão Personalizada ou migrar seus dados de treinamento para treinar novamente seu modelo com a personalização de modelo do Serviço Cognitivo do Azure para Visão. Consulte documentação para obter detalhes.

Depois de usar o Serviço Cognitivo do Azure para Visão para extrair insights e texto de imagens e vídeos, você pode usar a análise de texto para analisar o sentimento, o Translator para traduzir texto para o idioma desejado ou o Leitura Avançada para ler o texto em voz alta, tornando-o mais acessível. Os serviços e funcionalidades relacionados incluem o Reconhecimento de Formulários do Azure para extrair pares chave-valor e tabelas de documentos, Video Indexer do Azure para extrair metadados avançados de arquivos de áudio e vídeo e Moderador de Conteúdo para detectar texto ou imagens indesejados.