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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Oggetti di rilevamento Machine Learning tensorflow Demo.

Utilizza il modello di Google tensorflow Machine Learning Biblioteca Inception di rilevare oggetti con cornici macchina fotografica in tempo reale, visualizzando l'etichetta e sovrapporre l'immagine fotocamera.

Rileva 1001 oggetti in questo modello

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Che cosa è tensorflow?

Tensorflow è macchina open source apprendimento biblioteca di Google. il codice di calcolo è scritto in C ++, ma i programmatori possono scrivere il loro software tensorflow sia in C ++ o Python e implementato per CPU, GPU o entrambe.

Nel mese di novembre 2015, Google ha annunciato e open source tensorflow, la sua biblioteca di apprendimento automatico e più recenti. Questo è un grosso problema per tre motivi:

1.Machine competenza Learning: Google è una forza dominante nel machine learning. La sua importanza nella ricerca deve molto ai progressi essa conseguiti nel machine learning.

2.Scalable: l'annuncio ha osservato che tensorflow è stato progettato inizialmente per uso interno e che è già in produzione per alcune funzionalità del prodotto dal vivo.

3.Ability per funzionare su Mobile.

Quest'ultima ragione è la ragione che opera per questo post dal momento che ci concentreremo su Android. Se si esamina la repo tensorflow su GitHub, troverete un po '/ examples directory tensorflow / Android. Cercherò di far luce su l'esempio tensorflow Android e alcune delle cose che sta succedendo sotto il cofano.

codice originale

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

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