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

http://softpowergroup.net/

My Blog

https://androidcontrol.blogspot.com

email : info@softpowergroup.net

amphancm@gmail.com

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Objetos Máquina de Detecção de Aprendizagem TensorFlow demonstração.

Utiliza o modelo de Google TensorFlow Machine Learning Biblioteca Inception para detectar objeto com quadros de câmera em tempo real, mostrando o rótulo e sobreposição na imagem da câmara.

Detectar 1001 objectos neste modelo

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O que é TensorFlow?

TensorFlow está aberto máquina de origem aprendizagem biblioteca do Google. código de computação é escrito em C ++, mas os programadores podem escrever seu software TensorFlow em C ++ ou Python e implementados para CPUs, GPUs ou ambos.

Em novembro de 2015, o Google anunciou e código aberto TensorFlow, a sua mais recente e maior biblioteca de aprendizado de máquina. Este é um grande negócio por três razões:

1.Machine experiência de aprendizagem: Google é uma força dominante na aprendizagem de máquina. Sua proeminência em busca deve muito aos avanços que alcançados na aprendizagem de máquina.

2.Scalable: o anúncio observou que TensorFlow foi inicialmente concebido para uso interno e que ele já está em produção há alguns recursos do produto ao vivo.

3.Ability para rodar em Mobile.

Esta última razão é a razão pela qual a operar para este post já que vamos estar centrada em Android. Se você examinar o repo tensorflow no GitHub, você encontrará uma tensorflow pouco / examples / android. Vou tentar lançar alguma luz sobre o exemplo TensorFlow Android e algumas das coisas acontecendo sob o capô.

código original

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

Meu website

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