自带标注图像上传
支持带入自己已经标注好的图像作为训练素材,模型学习的对象由你定义,而不是套用固定的识别类别。
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Custom Vision 是面向自定义图像识别场景的模型训练工具,主打用少量带标签的样本快速得到可用的视觉模型。流程分三步:先上传自己标注好的图像,也可以借助它对未标注图像打标签;再用这些图像训练模型,让它学会你关心的概念;最后通过简单的 REST API 调用,用新模型为图像打标签。官网同时区分了「使用自己的图像」与「REST API 自定义」两条路径,说明它既服务想试水的个人,也服务要把识别能力接进系统的开发者。未公开具体定价、免费额度与模型精度指标。
Custom Vision 的定位是让用户自定义计算机视觉模型,官方把它描述为「Visual Intelligence Made Easy」,核心主张是只要带上几张带标签的示例图像,剩下的繁重工作交给它完成。它面向的是有明确图像识别需求、但不想从零搭建模型的人,既包括想验证想法的个人,也包括要把识别能力嵌入自有产品的开发者。
官网把使用过程拆成上传图像、训练、评估三段。上传环节可以带自己的标注图像,也可以用它快速给未标注图像补标签;训练环节用这些标注图像教会模型你关心的概念;评估环节通过简单的 REST API 调用,用训练好的模型给图像打标签。整条链路围绕「自己的图像 + 自己的标签」展开,而不是开箱即用的通用识别。
从使用方式看,普通用户可以走上传与训练这条低门槛路径,先用一批图像试出模型效果;开发者则更依赖 REST API 这一环,把打标签能力接进自己的业务流程。官网首页只呈现这条主流程,具体支持多少种标签、单次能传多少图像、模型精度如何,官网未公开。
支持带入自己已经标注好的图像作为训练素材,模型学习的对象由你定义,而不是套用固定的识别类别。
没有现成标签的图片,可以用 Custom Vision 快速补上标签,省去逐张手动整理的前期工作。
把带标签的图像喂给模型,让它学会你关心的概念;训练目标是贴合你的具体用例,而非通用场景。
通过简单的 REST API 调用,把训练好的模型接入自己的流程,对图像批量输出标签结果。
手上已积累一批带标签的图像,想直接拿来做贴合自身业务的识别模型,不必从通用模型改造起。
以 REST API 调用的方式把打标签能力嵌进自己的产品流程,是官网明确给出的评估路径。
主张带上几张示例图像即可开始,适合先跑通流程、验证方向是否可行。
它围绕用户自己的图像与标签训练,若想直接调用已经训练好的通用识别能力,官网未提供对应说明。
选择前需要先确认费用与训练量限制。
的定位是用你自己的图像和标签训练模型。上传环节可以带自己的标注图像,也可以给未标注图像补标签;训练环节用这些图像教会模型你关心的概念。也就是说识别的类别由你定义,而不是从固定的通用类别里挑。
可以。给出两条路径:一条是直接上传自己已经标注好的图像,另一条是用 Custom Vision 给未标注的图像快速补上标签,再拿去做训练。没有现成标签时可以先走第二条。
的评估环节给出的方式是通过简单的 REST API 调用,用新训练出来的自定义模型给图像打标签。也就是把识别能力以接口的形式接进你自己的业务流程,而不是只在这个站点里看结果。
的说法是带上几张带标签的示例图像,剩下的交给它完成,但没有公开最少或推荐的具体数量。具体要多少样本才能达到可用效果,需要以自己的训练结果为准,官网未给出量化门槛。
首页未公开价格档位与免费额度。图片上传量、训练次数、API 调用量是否分别计费,也没有公开说明。这些信息需要以官方页面为准。
| 工具 | 编辑评分 | 价格 | 核心功能 | 平台 |
|---|---|---|---|---|
| Custom Vision本工具 | 4.0 | 免费 + 付费 | 自带标注图像上传;未标注图像打标签;用标注图像训练;REST API 打标签 | Web / API |
| Datagen | — | 未标价 | 生成计算机视觉的合成数据集 | — |
| Picogen AI Image API | — | 未标价 | Picogen 平台提供 REST 集成,并将文本转化为图像以创建动态视觉内容 | — |
| Switchboard Canvas | — | 14 天免费试用;Creator 19 美元/月,Agency 79 美元/月 | API 自动化图片生成工具 | — |
| LaVi-Bridge | — | 未标价 | 连接不同语言模型和生成视觉模型进行文本到图像生成 | — |
| GreenEyes.AI - Image Recog. Tech as API | — | 未标价 | GreenEyes.AI 提供以可持续性为重点的 AI 驱动计算机视觉 API 和 Sa | — |