Recognizer 簡介
攝像機解釋器可識別約1000個對象,並以6種語言顯示其翻譯。
Google的尖端技術,開源平台TensorFlow使開發人員可以輕鬆構建和部署ML支持的應用程序。 Recognizer將“ TensorFlow Lite”用於其相機解釋器,該解釋器是用於設備上推理的開源深度學習框架。
Recognizer利用MobileNetV2託管模型。
如何使用Recognizer以獲得更好的性能(簡單的用戶指南)?
要識別物體,只需將智能手機的後置攝像頭對準背景清晰的物體即可顯示六種語言(土耳其語,俄語,土庫曼語,德語,西班牙語,法語)中的一種,只需從微調器中選擇您喜歡的語言即可。
為了獲得更好的性能,請按工作表的“向上”箭頭顯示選項。
將“線程”最多增加4個,以加快推理時間。
從CPU切換到GPU,以提高推理速度以獲得最佳結果。
ML驅動的相機解釋器(識別器)功能:
->完全脫機工作。
->線程和處理器渲染選項可提高性能。
->顯示同時翻譯和置信度百分比
Google的尖端技術,開源平台TensorFlow使開發人員可以輕鬆構建和部署ML支持的應用程序。 Recognizer將“ TensorFlow Lite”用於其相機解釋器,該解釋器是用於設備上推理的開源深度學習框架。
Recognizer利用MobileNetV2託管模型。
如何使用Recognizer以獲得更好的性能(簡單的用戶指南)?
要識別物體,只需將智能手機的後置攝像頭對準背景清晰的物體即可顯示六種語言(土耳其語,俄語,土庫曼語,德語,西班牙語,法語)中的一種,只需從微調器中選擇您喜歡的語言即可。
為了獲得更好的性能,請按工作表的“向上”箭頭顯示選項。
將“線程”最多增加4個,以加快推理時間。
從CPU切換到GPU,以提高推理速度以獲得最佳結果。
ML驅動的相機解釋器(識別器)功能:
->完全脫機工作。
->線程和處理器渲染選項可提高性能。
->顯示同時翻譯和置信度百分比
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