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Passer à la dernière version des modèles de détection d’objets

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AI Builder inclut des améliorations à la détection d’objets dans une version plus récente du modèle. Vos modèles de détection d’objets en version préliminaire créés avant le 5 mars 2020 sont dépréciés. Pour plus d’informations : Les modèles de traitement de document et de détection d’objets en version préliminaire dans AI Builder sont obsolètes

À partir du 5 mars 2020, vous devez recréer vos modèles de détection d’objets existants si vous souhaitez continuer à les utiliser. Les modèles créés après cette date utiliseront automatiquement la nouvelle version de modèle. Il est judicieux de passer à la nouvelle version de modèle dès que possible.

Que dois-je faire ?

Vous devez recréer les modèles de détection d’objets créés avant le 5 mars 2020

  1. Identifiez les modèles de détection d’objets créés avant le 5 mars 2020 que vous souhaitez continuer à utiliser.
  2. Pour chaque modèle, créez un nouveau modèle de détection d’objets avec les mêmes images d’entraînement que celles utilisées dans le modèle d’origine.
  3. Une fois que vous avez entraîné et publié le nouveau modèle, veillez à mettre à jour les applications ou les flux pour utiliser le nouveau modèle.
  4. Une fois que vous en avez terminé avec votre modèle de détection d’objets obsolète, vous pouvez le supprimer.

Nous sommes tout à fait conscients que vous avez certainement passé beaucoup de temps à créer vos modèles de détection d’objets. Contactez-nous si vous avez besoin d’aide pour migrer de plus grands modèles complexes.

Pourquoi ce changement ?

Les modèles de détection d’objets passent actuellement en disponibilité générale. Vos modèles en préversion existants ne seront pas compatibles avec la nouvelle version de modèle.

Jusqu’au 5 mars 2020, les modèles de détection d’objets stockaient les images en tant que pièces jointes dans l’entité Note. Avec cette mise à jour, ces modèles tirent à présent parti des nouveaux types de données Fichier et Image dans Microsoft Dataverse, ce qui permet une utilisation plus optimisée de la capacité.

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