Object Detector

Bir görüntü veya video akışı verildiğinde, bir nesne algılama modeli tanımlayabilir.

Bir görüntü veya video akışı verildiğinde, bir nesne algılama modeli bilinen bir nesne kümesinden hangilerinin mevcut olabileceğini belirleyebilir ve görüntü içindeki konumları hakkında bilgi sağlayabilir. Örneğin, örnek uygulamanın bu ekran görüntüsü iki nesnenin nasıl tanındığını gösterir. ve açıklamalı konumları Bir görüntüyü ML Kit'e ilettiğinizde, görüntüdeki her nesnenin konumuyla birlikte görüntüdeki en fazla beş nesneyi algılar. Video akışlarında nesneleri algılarken, her nesnenin, nesneyi kareden kareye izlemek için kullanabileceğiniz benzersiz bir kimliği vardır. Başarılı nesne algılama, nesnenin görsel karmaşıklığına bağlıdır. Az sayıda görsel özelliği olan nesnelerin algılanabilmesi için görüntünün daha büyük bir bölümünü kaplaması gerekebilir. Algılamak istediğiniz nesnelerle iyi çalışan girdi yakalama konusunda kullanıcılara rehberlik sağlamalısınız. Sınıflandırma kullandığınızda, desteklenen kategorilere tam olarak girmeyen nesneleri algılamak istiyorsanız, bilinmeyen nesneler için özel işleme uygulayın. YOLOv5, 80 adede kadar ortak nesne sınıfını gerçek zamanlı olarak algılamak, sınıflandırmak ve bulmak için Android cihazınızın kamera sahnesine dünyanın en gelişmiş Yapay Zekasını (AI) uygular. YOLOv5, COCO veri kümesi üzerinde eğitilmiştir. Android Core Machine Learning, her Android Kullanıcısının yapay zeka makine öğrenimini kullanmasını sağladığından.- Nesneleri ve sahneleri algıla- Ses çıkışı- Çevrimiçi bağlantı gerekli değildir - her şey yerel olarak çalışır- Paylaşım işlevi

Genel:

İlk çalıştırmadan sonra nesne algılama modundasınız. Kameranızı nesnelere doğrultun ve algılama otomatik olarak başlar. Sol üstteki ayarlar simgesine dokunabilirsiniz. Sağ üstteki Paylaş Düğmesi, tespit ettiğiniz fotoğrafları ve bilgileri paylaşmanıza olanak tanır. Paylaş Düğmesine bastığınızda, yakalama durdurulur. Paylaştıktan ve Ana Ekrana döndükten sonra ortadaki 'Devam'-Butonuna basmanız yeterlidir. Deep Learner, dünyayı bir robotun gözünden görmenizi sağlar. Birden fazla derin öğrenme algoritmasını deneyin ve dünyayı yeni bir şekilde deneyimleyin! Karşılaştırabileceğiniz iki modern bilgisayarlı görü algoritması arasından seçim yapabilirsiniz. Bunlara Mobil Net, Inception ve Fast-RCNN dahildir. Deep Learner'ı kullanarak bu algoritmaları sezgisel olarak deneyimleyebilirsiniz! .Bu uygulamanın 2 modu vardır:

- Tespit modu: COCO veri setinden sınırlayıcı kutu ile 80 sınıfın tespiti.

- Sınıflandırma modu: Sınırlayıcı kutu olmadan ImageNet veri setinden 1000 sınıfı tanımlama.

Canlı önizlemeyi başlatmak ve durdurmak için önizleme ekranında öğesine dokunmanız yeterlidir.

Tespit ve sınıflandırma için Derin Öğrenme yazılım kitaplığı TensorFlow ve 2 Mobile Net modeli kullanılır.

TensorFlow ile Nesne Algılama ve Sınıflandırma

Mobil kameralarınızla nesneyi gerçek zamanlı olarak algılamak için Google TensorFlow Makine Öğrenimi Kitaplığı modelini kullanır ve kamera görüntüsünde etiketi ve kaplamayı görüntüler.

Canlı önizlemeyi başlatmak için Uygulamayı açın ve hazırsınız.

Bir ağ kullanmadan donanım kaynaklarına nesne algılama.

TensorFlow Lite teknolojisini kullanın. Tanımlamak için kameranızı bir saksı bitkisine, bir meyveye, bir hayvana veya kelimenin tam anlamıyla herhangi bir şeye yöneltin. Tamamen çevrimdışı çalışır!.

- Gelişmiş yapay zeka ile binlerce bitki, çiçek ve ağacı anında tanımlayın

- Bitkiler hakkında bilgi edinin ve dünya çapındaki kullanıcılarımız tarafından çekilmiş güzel bitki resimlerini keşfedin

- Dost bahçecilik uzmanlarından oluşan bir ağdan öneri ve tavsiye alın

--Bitki bakımı ipuçları ve su hatırlatıcıları, güzel bitkilerinizi daha iyi büyütmenize yardımcı olur

- Kullanıcı dostu kılavuzlarla kullanımı kolay arayüz, en iyi fotoğrafı elde etmenize yardımcı olur

- Büyüyen bir bitki sever topluluğuyla fotoğraflarınızı hızlı ve kolay bir şekilde paylaşın

- Kendi kişisel koleksiyonunuzda tanımladığınız tüm bitkileri, ağaçları ve çiçekleri takip edin

Bu, 17.000'den fazla bitki türünü %98 doğrulukla tanımlama kapasitesine sahiptir,

Sorumluluk Reddi:

Nesne algılama, Mobil'in varsayılan kamerasını kullanarak nesnenin resmini çekerek herhangi bir nesneyi algılamak için AI teknolojisini kullanır.