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

Tel .6681-6452400 ( Thailand )

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Gegenstandabfragung Maschinelles Lernen TensorFlow Demo.

Verwendet die Google TensorFlow Machine Learning Bibliothek Inception Modellobjekt mit Kamera Frames in Echtzeit zu erfassen, die Anzeige des Etiketts und Overlay auf dem Kamerabild.

Detect 1001 Objekte in diesem Modell

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Was ist TensorFlow?

TensorFlow ist Open-Source-Maschine-Bibliothek von Google lernen. Computation-Code ist in C ++ geschrieben, aber Programmierer kann entweder in C ++ oder Python und implementiert für CPUs, GPUs oder beide ihre TensorFlow Software schreiben.

Im November 2015 kündigte Google und TensorFlow Quellen offen, seine neueste und größte maschinelles Lernen Bibliothek. Dies ist eine große Sache aus drei Gründen:

1.Machine Learning Expertise: Google ist eine dominierende Kraft in maschinellem Lernen. Seine Prominenz auf der Suche viel zu verdanken die Fortschritte es in maschinellem Lernen erreicht.

2.Scalable: die Ankündigung darauf hingewiesen, dass TensorFlow zunächst für den internen Gebrauch entwickelt wurde und dass es bereits in der Produktion für einige Live-Produkteigenschaften.

3.Ability auf Mobile laufen.

Dieser letzte Grund ist der Betrieb Grund für diesen Beitrag, da wir auf Android konzentrieren werden. Wenn Sie die tensorflow Repo auf GitHub untersuchen, werden Sie ein wenig tensorflow / examples / android-Verzeichnis. Ich werde versuchen, etwas Licht auf das Android TensorFlow Beispiel und einige der Dinge unter der Haube geht zu vergießen.

Original-Code

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

Meine Webseite

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