よって翻訳されました。必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。タスクを使用すると、画像の数値表現を作成できます。ベースの画像タスクを実行するのに役立ちます。つの画像の類似度を比較するために頻繁に使用されます。ベクトルとも呼ばれます)のリストとして、浮動小数点形式または量子化形式で出力します。プラットフォームの実装ガイドのいずれかに沿って操作します。以下のプラットフォーム固有のガイドでは、推奨モデルを使用してこのタスクの基本的な実装について説明し、推奨される構成オプションを含むコード例を示します。画像全体ではなく、画像の特定の領域に埋め込みを実行します。特徴ベクトルのスカラー量子化をサポートします。入力は次のいずれかのデータ型になります。静止画像デコードされた動画フレームライブ動画フィード画像エンベディングは、次の要素で構成されるエンベディングのリストを出力します。特徴ベクトル自体(浮動小数点形式またはスカラー量子化)。このエンベディングを生成したヘッドのインデックス。このエンベディングを生成したヘッドの名前。構成オプションこのタスクには、次の構成オプションがあります。タスクの実行モードを設定します。単一の画像入力のモード。動画のデコードされたフレームのモード。カメラからのデータなど、入力データのライブストリームのモード。呼び出して、結果を非同期で受け取るリスナーをセットアップする必要があります。ノルムで正規化するかどうか。含まれていない場合にのみ使用してください。推論によって行われるため、このオプションは必要ありません。返されたエンベディングを、スカラー量子化によってバイトに量子化するかどうかを指定します。値を持つことが保証されます。オプションを使用します。モードのときに埋め込み結果を非同期で受け取るように結果リスナーを設定します。設定されている場合にのみ設定します。ディレクトリに保存する必要があります。プラットフォームのデフォルトの推奨モデルから始めます。他の利用可能なモデルでは通常、パフォーマンス、精度、解像度、リソース要件のトレードオフがあり、場合によっては追加機能が含まれていることもあります。プレビューは早期リリースです。データを使用してトレーニングされています。乗数を使用して、精度とレイテンシのトレードオフを調整します。種類のサイズがあり、低リソースと高リソースのユースケースにネットワークを適応させます。ベンチマークは次のとおりです。ライセンスにより使用許諾されます。ライセンスにより使用許諾されます。サイトのポリシーをご覧ください。関連会社の登録商標です。