Object Detector

بالنظر إلى صورة أو دفق فيديو ، يمكن لنموذج اكتشاف الكائن تحديد أي مجموعة معروفة من الكائنات قد تكون موجودة وتقديم معلومات حول مواضعها داخل الصورة. على سبيل المثال ، تُظهر لقطة الشاشة هذه للتطبيق النموذج كيف تم التعرف على كائنين ووضع تعليقات توضيحية عند تمرير صورة إلى ML Kit ، فإنها تكتشف ما يصل إلى خمسة كائنات في الصورة جنبًا إلى جنب مع موضع كل كائن في الصورة. عند اكتشاف كائنات في دفق الفيديو ، يكون لكل كائن معرف فريد يمكنك استخدامه لتتبع الكائن من إطار إلى إطار. يعتمد اكتشاف الكائن الناجح على التعقيد البصري للكائن. لكي يتم اكتشافها ، قد تحتاج الكائنات التي تحتوي على عدد صغير من الميزات المرئية إلى شغل جزء أكبر من الصورة. يجب أن تزود المستخدمين بإرشادات حول التقاط المدخلات التي تعمل بشكل جيد مع نوع الكائنات التي تريد اكتشافها. عند استخدام التصنيف ، إذا كنت تريد اكتشاف الكائنات التي لا تندرج تمامًا في الفئات المدعومة ، فقم بتنفيذ معالجة خاصة للكائنات غير المعروفة يطبق YOLOv5 الذكاء الاصطناعي (AI) الأكثر تقدمًا في العالم على مشهد كاميرا جهاز Android الخاص بك لاكتشاف وتصنيف وتحديد ما يصل إلى 80 فئة من الكائنات الشائعة في الوقت الفعلي. تم تدريب YOLOv5 على مجموعة بيانات COCO. نظرًا لأن Android Core Machine Learning يتيح لكل مستخدم Android استخدام التعلم الآلي للذكاء الاصطناعي. - اكتشف الأشياء والمشاهد - إخراج الصوت - لا يلزم الاتصال عبر الإنترنت - كل شيء يعمل محليًا - وظيفة المشاركة

عام:

بعد البدء الأول ، تكون في وضع اكتشاف الكائن. وجّه الكاميرا إلى الأشياء وسيبدأ الاكتشاف تلقائيًا. في الجزء العلوي الأيسر ، يمكنك النقر على أيقونة الإعدادات ، حيث يتيح لك زر المشاركة الموجود في أعلى اليمين مشاركة الصور والمعلومات التي اكتشفتها. عند الضغط على زر المشاركة يتوقف الالتقاط. بعد المشاركة والعودة إلى الشاشة الرئيسية ، ما عليك سوى الضغط على زر "متابعة" في المنتصف. يتيح لك برنامج Deep Learner رؤية العالم من خلال عين الروبوت. جرب خوارزميات التعلم العميق المتعددة واختبر العالم بطريقة جديدة! يمكنك الاختيار من بين اثنين من خوارزميات رؤية الكمبيوتر الحديثة ، والتي يمكنك مقارنتها. من بينها Mobile Net و Inception و Fast-RCNN. باستخدام Deep Learner ، يمكنك تجربة تلك الخوارزميات بشكل حدسي! يحتوي هذا التطبيق على وضعين:

- أسلوب الكشف: الكشف عن 80 فئة من مجموعة بيانات COCO مع الصندوق المحيط.

- وضع التصنيف: تحديد 1000 فئة من مجموعة بيانات ImageNet بدون مربع إحاطة.

لبدء وإيقاف المعاينة المباشرة ، ما عليك سوى لمس شاشة المعاينة.

مكتبة برامج التعلم العميق TensorFlow و 2 من نماذج Mobile Net تستخدم للكشف والتصنيف.

اكتشاف الأشياء وتصنيفها باستخدام TensorFlow

يستخدم نموذج مكتبة التعلم الآلي من Google TensorFlow لاكتشاف الكائن باستخدام كاميرات الهاتف المحمول في الوقت الفعلي ، وعرض الملصق والتراكب على صورة الكاميرا.

لبدء المعاينة المباشرة ، ما عليك سوى فتح التطبيق وستكون جاهزًا للبدء.

كشف كائن في موارد الأجهزة دون استخدام شبكة.

استخدم تقنية TensorFlow Lite: صوب الكاميرا إلى نبات محفوظ بوعاء أو فاكهة أو حيوان أو حرفياً أي شيء للتعرف عليه. يعمل دون اتصال بالإنترنت تمامًا !.

- تعرف على الفور على آلاف النباتات والزهور والأشجار باستخدام ذكاء اصطناعي متقدم

- تعرف على النباتات واكتشف صور النباتات الجميلة التي التقطها مستخدمونا حول العالم

- احصل على اقتراحات ونصائح من شبكة من متخصصي البستنة الودودين

- نصائح العناية بالنباتات والتذكيرات بالمياه ، تساعدك على تنمية نباتاتك الجميلة بشكل أفضل

- واجهة سهلة الاستخدام مع أدلة ودية ، تساعدك في الحصول على أفضل صورة

- شارك صورك بسرعة وسهولة مع مجتمع متزايد من محبي النباتات

- تتبع جميع النباتات والأشجار والزهور التي تحددها في مجموعتك الشخصية

هذا قادر على تحديد أكثر من 17000 نوع من النباتات بدقة 98 ٪ ،

تنصل:

يستخدم اكتشاف الكائن تقنية الذكاء الاصطناعي لاكتشاف أي كائن عن طريق التقاط صورة له باستخدام الكاميرا الافتراضية للجوال.