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Importante
Microsoft annuncia il ritiro pianificato del servizio Visione personalizzata di Azure. Microsoft fornirà il supporto completo per tutti i clienti di Visione personalizzata di Azure esistenti fino al 25/09/2028. Durante questa finestra di supporto, i clienti sono invitati a iniziare a pianificare ed eseguire la transizione a soluzioni alternative. A seconda del caso d'uso, è consigliabile seguire i percorsi seguenti per la transizione:
- Per la creazione di modelli personalizzati sia per la classificazione delle immagini che per il rilevamento degli oggetti, AutoML di Azure Machine Learning offre la possibilità di eseguire il training di entrambi i tipi di modello personalizzati usando tecniche classiche di Machine Learning
- Altre informazioni su AutoML di Azure Machine Learning e su come può offrire supporto per il training di modelli personalizzati.
Microsoft sta anche investendo in soluzioni basate sull'intelligenza artificiale generative che aumentano l'accuratezza negli scenari personalizzati usando la progettazione dei prompt e altre tecniche.
- Per usare i modelli generativi, è possibile usare uno dei modelli disponibili nel catalogo dei modelli di Azure AI Foundry e creare una soluzione personalizzata per la visione personalizzata.
- Per una soluzione generativa gestita per la classificazione delle immagini, Azure AI Content Understanding (attualmente in anteprima pubblica) offre la possibilità di creare flussi di lavoro di classificazione personalizzati. Supporta anche l'elaborazione di dati non strutturati di qualsiasi tipo (immagine, documenti, audio, video) ed estrarre informazioni dettagliate strutturate in base a formati predefiniti o definiti dall'utente.
- Altre informazioni sui modelli di Azure AI Foundry e sulla comprensione dei contenuti di Intelligenza artificiale di Azure (anteprima pubblica) e su come possono offrire percorsi alternativi per le esigenze personalizzate.
Per indicazioni più dettagliate sulla migrazione, vedere la Guida alla migrazione di Visione personalizzata di Azure.
Esistono due livelli di sottoscrizione per il servizio Visione personalizzata. È possibile registrarsi per una sottoscrizione F0 (gratuita) o S0 (standard) tramite il portale di Azure. Questa pagina descrive le limitazioni di ogni livello. Per altre informazioni sui prezzi e sulle transazioni, vedere la pagina dei prezzi di Visione personalizzata.
| Fattore | F0 (gratuito) | S0 (standard) |
|---|---|---|
| Progetti | 2 | 100 |
| Immagini di training per progetto | 5.000 | 100,000 |
| Previsioni/Mese | 10.000 | Nessuna limitazione |
| Tag/Progetto | 50 | 500 |
| Iterazioni | 20 | 20 |
| Numero minimo di immagini con etichette per tag, classificazione (opzione consigliata: più di 50) | 5 | 5 |
| Numero minimo di immagini con etichette per tag, rilevamento oggetti (opzione consigliata: più di 50) | 15 | 15 |
| Durata dell'archiviazione immagini stimate | 30 giorni | 30 giorni |
| Operazioni di stima con archiviazione (transazioni al secondo) | 2 | 10 |
| Operazioni di stima senza archiviazione (transazioni al secondo) | 2 | 20 |
| TrainProject (chiamate API al secondo) | 2 | 10 |
| Altre chiamate API (transazioni al secondo) | 10 | 10 |
| Tipi di immagine accettati | jpg, png, bmp, gif | jpg, png, bmp, gif |
| Altezza/larghezza minima dell'immagine in pixel | 256 (vedere la nota) | 256 (vedere la nota) |
| Altezza/larghezza massima dell'immagine in pixel | 10,240 | 10,240 |
| Dimensioni max dell'immagine (caricamento dell'immagine di training) | 6 MB | 6 MB |
| Dimensioni max dell'immagine (stima) | 4 MB | 4 MB |
| Numero massimo di aree per immagine (training) (rilevamento oggetti) | 300 | 300 |
| Numero massimo di aree per immagine (stima) (rilevamento oggetti) | 200 | 200 |
| Numero massimo di tag per immagine (classificazione) | 100 | 100 |
Note
Le immagini di dimensioni inferiori a 256 pixel verranno accettate ma saranno ingrandite.
Note
Le proporzioni dell'immagine non devono essere maggiori di 25:1.