与 firebase ml vision 相比，使用 Firebase ml vision 条形码模型获得更少的条形码值答案

【问题标题】：Getting less barcode values using Firebase ml vision barcode model compare to firebase ml vision与 firebase ml vision 相比，使用 Firebase ml vision 条形码模型获得更少的条形码值
【发布时间】：2020-07-16 11:13:03
【问题描述】：

我正在开发一个需要从图像中提取文本和条形码值的应用程序。为此，我使用 Firebase ML Kit。

我在 build.gradle

中添加了以下依赖项

   // ML Kit dependencies
    implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision:24.0.3'
    // Barcode detection model.
    implementation 'com.google.firebase:firebase-ml-vision-barcode-model:16.1.1'

AndroidManifest.xml

 <meta-data
        android:name="com.google.firebase.ml.vision.DEPENDENCIES"
        android:value="ocr,barcode" />

现在的问题是，当我同时使用 firebase-ml-vision:24.0.3 和 firebase-ml-vision-barcode-model:16.1.1 时，我在扫描图像后得到的条码结果数量较少，但如果我只使用 firebase-ml-vision:24.0.3，那么我得到的条码结果数量更多。

在实施过程中是否有任何问题或我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： android firebase firebase-mlkit google-mlkit

【解决方案1】：

基础模型发生了变化，但我希望您的设置得到改进，而不是恶化。

无论如何，您能否尝试新的独立 ML Kit 并看到情况有所改善？我们修复了 PDF417 检测并改进了召回率。

您可以通过这些build.gradle 设置来使用新模块：

implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-barcode-scanning:16.1.0'
implementation 'com.google.android.gms:play-services-mlkit-text-recognition:16.1.0'

和

<meta-data
        android:name="com.google.mlkit.vision.DEPENDENCIES"
        android:value="ocr,barcode" />

这里是barcode 和text recognition API 的进一步说明。 API 有细微的变化，但它们应该相当直观。需要注意的一点是，获得更多结果并不总是更好，它们可能是误报，并且可能是高召回率的标志，这是我们在最新模型中改进的内容。

如果您对新 API 仍有疑问，请file an issue 提供示例图片，以便我们查看。谢谢！

【讨论】：

感谢您的回复。如果我只使用 firebase-ml-vision:24.0.3 或您共享的依赖项，则会得到相同的结果。