在几分钟内创建自定义计算机视觉模型
自定义视觉属于 Azure 认知服务，通过它可以自定义和嵌入适用于特定领域的先进计算机视觉图像分析功能。建立无障碍的客户体验、优化制造流程、加快数字营销活动等等。无需机器学习专业知识即可使用。
针对场景进行自定义
设置模型以感知用例的特定对象。
直观的模型创建
使用简单的界面轻松构建图像标识符模型。
灵活部署
在云中或容器边缘运行自定义视觉。
内置安全性
依靠适用于数据和任何经训练的模型的企业级安全性和隐私。
实现准确度但不复杂
只需简单上传和标记一些图像，即可开始训练计算机视觉模型。当添加图像时，该模型会基于这些图像进行自我测试，并通过反馈循环不断提高精度。要加快开发速度，请针对零售、制造和食品使用可自定义的内置模型。了解全球最大的锡矿公司之一 Minsur 如何将自定义视觉用于可持续开采。
加快模型创建
用户友好型界面将引导你完成开发和部署自定义计算机视觉模型的过程。然后，可以对 API 进行 ping 操作，以使用新的计算机视觉模型快速标记图像，也可以将模型导出到设备以运行实时图像识别。
内置的全面的安全性和合规性
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Microsoft 每年在网络安全研发方面的投资超过 USD 10 亿。
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我们雇佣了 3,500 多名安全专家，专门负责数据安全和隐私方面的工作。
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Azure 拥有比任何其他云提供商都多的认证。查看完整列表。
开始使用 Azure 免费帐户
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用完额度后，请改为即付即用定价以继续使用相同的免费服务构建自己的内容。只需为超出每月免费使用量以外的部分付费。
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"自定义视觉可识别不适用的图像类型(例如质量控制图像)，从而帮助我们有效地减少乳腺 X 线图像质量问题。这表示全球数百万次屏蔽的突破性创新。"
David Murray，PhD，Volpara Solutions Limited 首席技术传播者
常见问题解答
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查看各区域的可用性。
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包含自定义视觉在内的 Azure 认知服务可确保 99.9% 的可用性。请参阅 SLA 详细信息。
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是。由于自定义视觉旨在针对场景进行定制，因此你需要提供数据以训练模型。
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自定义视觉服务经过优化，可以快速识别图像之间的主要差异，因此你可以使用少量数据开始原型制作。建议从每个标签 50 张图像开始。根据问题的复杂性和所需的准确度，最终模型可能需要数百或数千个样本。
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可以利用 Project Trove 为项目收集图像。Project Trove 应用可直接将你与照片拍摄者连接在一起，使你可以为模型收集更多相关且准确的照片。通过使用 Trove，你可以发布项目说明、概述你要查找的照片类型，并仅批准所需的照片。Trove 提供了许可和隐私框架，以便你收集安全可靠的高质量数据。可在此处注册 Trove。
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实际上，两者都是。使用站点访问用于标记数据和训练模型的图形界面。或者，使用自定义视觉 SDK 来执行这些操作。
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