Objects Detection Machine Learning TensorFlow Demo

Objects Detection Machine Learning TensorFlow Demo.

Uses the Google TensorFlow Machine Learning Library Inception model to detect object with camera frames in real-time, displaying the label and overlay on the camera image.

Detect 1001 objects in this model

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What is TensorFlow?

TensorFlow is open source machine learning library from Google. Computation code is written in C++, but programmers can write their TensorFlow software in either C++ or Python and implemented for CPUs ,GPUs or both.

In November 2015, Google announced and open sourced TensorFlow, its latest and greatest machine learning library. This is a big deal for three reasons:

1.Machine Learning expertise: Google is a dominant force in machine learning. Its prominence in search owes a lot to the strides it achieved in machine learning.

2.Scalable : the announcement noted that TensorFlow was initially designed for internal use and that it’s already in production for some live product features.

3.Ability to run on Mobile.

This last reason is the operating reason for this post since we’ll be focusing on Android. If you examine the tensorflow repo on GitHub, you’ll find a little tensorflow/examples/android directory. I’ll try to shed some light on the Android TensorFlow example and some of the things going on under the hood.

original code

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android

My Website

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My Blog

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email : info@softpowergroup.net

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Tel .6681-6452400 ( Thailand )

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Objets de détection Machine Learning tensorflow Demo.

Utilise le modèle d'apprentissage machine Google tensorflow Library Inception pour détecter l'objet avec des cadres de la caméra en temps réel, affichant l'étiquette et la superposition sur l'image de la caméra.

1001 détecter des objets dans ce modèle

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Qu'est-ce que tensorflow?

Tensorflow est une bibliothèque en apprentissage automatique open source de Google. Code de calcul est écrit en C ++, mais les programmeurs peuvent écrire leurs logiciels tensorflow dans C ++ ou Python et mis en œuvre pour les CPU, les GPU ou les deux.

En Novembre 2015, Google a annoncé et en open source tensorflow, sa dernière et plus grande bibliothèque d'apprentissage de la machine. Ceci est un gros problème pour trois raisons:

1.Machine expertise d'apprentissage: Google est une force dominante dans l'apprentissage de la machine. Son importance dans la recherche doit beaucoup aux progrès réalisés dans ce apprentissage machine.

2.Scalable: l'annonce a noté que tensorflow a été initialement conçu pour un usage interne et qu'il est déjà en production pour certaines fonctionnalités de ce produit en direct.

3.Ability à courir sur Mobile.

Cette dernière raison est la raison pour fonctionner ce poste puisque nous nous concentrerons sur Android. Si vous examinez le repo tensorflow sur GitHub, vous trouverez un petit tensorflow / examples / android. Je vais essayer de faire la lumière sur l'exemple Android tensorflow et certaines des choses qui se passent sous le capot.

code d'origine

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android

Mon site internet

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