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

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email : info@softpowergroup.net

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Objetos de aprendizaje de máquina de detección de TensorFlow demostración.

Utiliza el modelo de Google TensorFlow Machine Learning Library Inception para detectar objetos con imágenes de cámara en tiempo real, mostrando la etiqueta y superposición de imagen de la cámara.

Detectar 1001 objetos en este modelo

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¿Cuál es TensorFlow?

TensorFlow es la máquina de código abierto biblioteca de aprendizaje de Google. código de computación está escrito en C ++, pero los programadores de software puede escribir su TensorFlow en C ++ o Python e implementado para las CPU, GPU o ambos.

En noviembre de 2015, Google anunció y de código abierto TensorFlow, su última y más grande biblioteca de aprendizaje automático. Este es un gran problema por tres razones:

1.Machine experiencia de aprendizaje: Google es una fuerza dominante en el aprendizaje automático. Su prominencia en la búsqueda debe mucho a los avances que logró en el aprendizaje automático.

2.Scalable: el anuncio señaló que TensorFlow fue diseñado inicialmente para uso interno y que ya está en la producción de algunas de las características de productos en vivo.

3.Ability se ejecute en móvil.

Esta última razón es la razón por la que operan para este post ya nos centraremos en Android. Si examina el repositorio en GitHub tensorflow, encontrará un directorio examples / poco tensorflow / androide. Voy a tratar de arrojar algo de luz sobre el ejemplo Android TensorFlow y algunas de las cosas que suceden bajo el capó.

código original

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

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