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Object Detector

1.6.0 by Arkham Apps Studio

Apr 18, 2024

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Object Detector 정보

이미지 또는 비디오 스트림이 주어지면 객체 감지 모델은 을 식별할 수 있습니다.

이미지 또는 비디오 스트림이 주어지면 객체 감지 모델은 알려진 객체 세트를 식별하고 이미지 내의 위치에 대한 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 예제 애플리케이션의 이 스크린샷은 두 객체가 어떻게 인식되었는지 보여줍니다. ML Kit에 이미지를 전달하면 이미지에서 각 개체의 위치와 함께 이미지에서 최대 5개의 개체를 감지합니다. 비디오 스트림에서 개체를 감지할 때 각 개체에는 프레임에서 프레임으로 개체를 추적하는 데 사용할 수 있는 고유 ID가 있습니다. 성공적인 물체 감지는 물체의 시각적 복잡성에 달려 있습니다. 감지되기 위해서는 시각적 특징이 적은 물체가 이미지의 더 큰 부분을 차지해야 할 수 있습니다. 감지하려는 개체의 종류와 잘 작동하는 입력 캡처에 대한 지침을 사용자에게 제공해야 합니다. 분류를 사용할 때 지원되는 범주에 완전히 속하지 않는 개체를 감지하려면 알 수 없는 개체에 대한 특수 처리를 구현합니다. YOLOv5는 세계에서 가장 진보된 인공 지능(AI)을 Android 장치 카메라 장면에 적용하여 최대 80개 클래스의 공통 개체를 실시간으로 감지, 분류 및 찾습니다. YOLOv5는 COCO 데이터 세트에 대해 훈련되었습니다. Android Core Machine Learning을 통해 모든 Android 사용자는 인공 지능 기계 학습을 사용할 수 있습니다.- 개체 및 장면 감지- 음성 출력- 온라인 연결이 필요하지 않음 - 모든 것이 로컬에서 실행됨- 기능 공유

일반적인:

처음 시작하면 물체 감지 모드가 됩니다. 카메라가 물체를 가리키면 감지가 자동으로 시작됩니다. 왼쪽 상단에서 설정 아이콘을 탭할 수 있습니다. 오른쪽 상단의 공유 버튼을 사용하면 감지한 사진과 정보를 공유할 수 있습니다. 공유 버튼을 누르면 캡처가 중지됩니다. 공유하고 메인 화면으로 돌아간 후 중앙의 '계속' 버튼을 누르기만 하면 됩니다. Deep Learner를 사용하면 로봇의 눈으로 세상을 볼 수 있습니다. 여러 딥러닝 알고리즘을 시도하고 새로운 방식으로 세상을 경험하세요! 비교할 수 있는 두 가지 최신 컴퓨터 비전 알고리즘 중에서 선택할 수 있습니다. 여기에는 Mobile Net, Inception 및 Fast-RCNN이 포함됩니다. Deep Learner를 사용하면 이러한 알고리즘을 직관적으로 경험할 수 있습니다! .이 앱에는 2가지 모드가 있습니다.

- 감지 모드: 경계 상자가 있는 COCO 데이터 세트에서 80개 클래스 감지.

- 분류 모드: 경계 상자 없이 ImageNet 데이터 세트에서 1000개의 클래스 식별.

실시간 미리보기를 시작 및 중지하려면 미리보기 화면에서 을 터치하기만 하면 됩니다.

딥 러닝 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow와 2개의 Mobile Net 모델이 탐지 및 분류에 사용됩니다.

TensorFlow를 사용한 객체 감지 및 분류

Google TensorFlow Machine Learning Library 모델을 사용하여 모바일 카메라로 실시간으로 객체를 감지하고 카메라 이미지에 레이블과 오버레이를 표시합니다.

실시간 미리보기를 시작하려면 앱을 열기만 하면 됩니다.

네트워크를 사용하지 않고 하드웨어 리소스에 개체를 감지합니다.

TensorFlow Lite 기술 사용 완전히 오프라인으로 작동합니다!.

- 고급 인공 지능으로 수천 개의 식물, 꽃, 나무를 즉시 식별

- 식물에 대해 배우고 전 세계 사용자가 찍은 아름다운 식물 사진을 발견하십시오.

- 친절한 원예 전문가 네트워크로부터 제안 및 조언 받기