Object Detector

Bei einem Bild oder Videostream kann ein Objekterkennungsmodell identifizieren.

Anhand eines Bildes oder eines Videostreams kann ein Objekterkennungsmodell identifizieren, welche Objekte aus einer bekannten Menge von Objekten vorhanden sein könnten, und Informationen über ihre Positionen innerhalb des Bildes bereitstellen. Dieser Screenshot der Beispielanwendung zeigt beispielsweise, wie zwei Objekte erkannt wurden und ihre Positionen kommentiert Wenn Sie ein Bild an ML Kit übergeben, erkennt es bis zu fünf Objekte im Bild zusammen mit der Position jedes Objekts im Bild. Beim Erkennen von Objekten in Videostreams hat jedes Objekt eine eindeutige ID, mit der Sie das Objekt von Bild zu Bild verfolgen können. Eine erfolgreiche Objekterkennung hängt von der visuellen Komplexität des Objekts ab. Objekte mit wenigen visuellen Merkmalen müssen möglicherweise einen größeren Teil des Bildes einnehmen, um erkannt zu werden. Sie sollten den Benutzern Anleitungen zum Erfassen von Eingaben geben, die gut mit der Art von Objekten funktionieren, die Sie erkennen möchten. Wenn Sie die Klassifizierung verwenden und Objekte erkennen möchten, die nicht sauber in die unterstützten Kategorien fallen, implementieren Sie eine spezielle Behandlung für unbekannte Objekte YOLOv5 wendet die weltweit fortschrittlichste künstliche Intelligenz (KI) auf die Kameraszene Ihres Android-Geräts an, um bis zu 80 Klassen gängiger Objekte in Echtzeit zu erkennen, zu klassifizieren und zu lokalisieren. YOLOv5 wird auf dem COCO-Datensatz trainiert. Da Android Core Machine Learning jedem Android-Nutzer die Nutzung von künstlicher Intelligenz ermöglicht, kann maschinelles Lernen genutzt werden. - Objekte und Szenen erkennen - Sprachausgabe - Online-Verbindung nicht erforderlich - alles läuft lokal - Share-Funktion

Allgemein:

Nach dem ersten Start befinden Sie sich im Objekterkennungsmodus. Richten Sie Ihre Kamera auf Objekte und die Erkennung startet automatisch. Oben links können Sie auf das Einstellungssymbol tippen. Mit der Teilen-Schaltfläche oben rechts können Sie die erkannten Fotos und Informationen teilen. Wenn Sie die Share-Taste drücken, wird die Aufnahme angehalten. Nach dem Teilen und Zurückkehren zum Hauptbildschirm drücken Sie einfach die „Weiter“-Schaltfläche in der Mitte. Mit Deep Learner sehen Sie die Welt durch das Auge eines Roboters. Probieren Sie mehrere Deep-Learning-Algorithmen aus und erleben Sie die Welt auf eine neue Art und Weise! Sie können zwischen zwei modernen Computer-Vision-Algorithmen wählen, die Sie vergleichen können. Dazu gehören Mobile Net, Inception und Fast-RCNN. Mit Deep Learner können Sie diese Algorithmen intuitiv erleben! .Diese App hat 2 Modi:

- Erkennungsmodus: Erkennung von 80 Klassen aus dem COCO-Datensatz mit Begrenzungsrahmen.

- Klassifizierungsmodus: Identifizieren von 1000 Klassen aus dem ImageNet-Datensatz ohne Begrenzungsrahmen.

Um die Live-Vorschau zu starten und zu stoppen, berühren Sie einfach auf dem Vorschaubildschirm.

Zur Erkennung und Klassifizierung werden die Deep-Learning-Softwarebibliothek TensorFlow und 2 Mobile-Net-Modelle verwendet.

Objekterkennung und -klassifizierung mit TensorFlow

Verwendet das Google TensorFlow Machine Learning Library-Modell, um Objekte mit Ihren mobilen Kameras in Echtzeit zu erkennen, und zeigt das Label und Overlay auf dem Kamerabild an.

Um die Live-Vorschau zu starten, öffnen Sie einfach die App und schon können Sie loslegen.

Erkennungsobjekt in Hardwareressourcen ohne Verwendung eines Netzwerks.

Verwenden Sie die TensorFlow Lite-Technologie. Richten Sie Ihre Kamera auf eine Topfpflanze, eine Frucht, ein Tier oder buchstäblich alles, um es zu identifizieren. Funktioniert komplett offline!.

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Dies ist in der Lage, mehr als 17.000 Pflanzenarten mit einer Genauigkeit von 98 % zu identifizieren,

Haftungsausschluss:

Die Objekterkennung verwendet KI-Technologie, um jedes Objekt zu erkennen, indem ein Bild des Objekts mit der Standardkamera von Mobile aufgenommen wird.