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Étant donné une image ou un flux vidéo, un modèle de détection d'objets peut identifier .
Étant donné une image ou un flux vidéo, un modèle de détection d'objet peut identifier lequel d'un ensemble connu d'objets pourrait être présent et fournir des informations sur leurs positions dans l'image. Par exemple, cette capture d'écran de l'exemple d'application montre comment deux objets ont été reconnus et leurs positions annotées Lorsque vous transmettez une image à ML Kit, il détecte jusqu'à cinq objets dans l'image ainsi que la position de chaque objet dans l'image. Lors de la détection d'objets dans des flux vidéo, chaque objet possède un ID unique que vous pouvez utiliser pour suivre l'objet d'une image à l'autre. La réussite de la détection d'objet dépend de la complexité visuelle de l'objet. Pour être détectés, les objets avec un petit nombre de caractéristiques visuelles peuvent devoir occuper une plus grande partie de l'image. Vous devez fournir aux utilisateurs des conseils sur la capture d'entrées qui fonctionnent bien avec le type d'objets que vous souhaitez détecter. Lorsque vous utilisez la classification, si vous souhaitez détecter des objets qui ne correspondent pas clairement aux catégories prises en charge, implémentez une gestion spéciale pour les objets inconnus. YOLOv5 applique l'intelligence artificielle (IA) la plus avancée au monde à la scène de la caméra de votre appareil Android pour détecter, classer et localiser jusqu'à 80 classes d'objets communs en temps réel. YOLOv5 est formé sur l'ensemble de données COCO. Depuis Android Core Machine Learning permet à chaque utilisateur Android d'utiliser l'apprentissage automatique par intelligence artificielle.- Détecter des objets et des scènes- Sortie vocale- Connexion en ligne non nécessaire - tout fonctionne localement- Fonction de partage
Général:
Après le premier démarrage, vous êtes en mode de détection d'objet. Dirigez votre caméra vers des objets et la détection démarre automatiquement. En haut à gauche, vous pouvez appuyer sur l'icône des paramètres. Le bouton Partager en haut à droite vous permet de partager les photos et les informations que vous avez détectées. Lorsque vous appuyez sur le bouton Partager, la capture est interrompue. Après le partage et le retour à l'écran principal, appuyez simplement sur le bouton "Continuer" au centre. Deep Learner vous permet de voir le monde à travers l'œil d'un robot. Essayez plusieurs algorithmes d'apprentissage en profondeur et découvrez le monde d'une nouvelle manière ! Vous pouvez choisir entre deux algorithmes de vision par ordinateur modernes, que vous pouvez comparer. Ceux-ci incluent Mobile Net, Inception et Fast-RCNN. En utilisant Deep Learner, vous pouvez expérimenter intuitivement ces algorithmes ! .Cette application a 2 modes :
- Mode de détection : détection de 80 classes à partir du jeu de données COCO avec boîte englobante.
- Mode de classification : identification de 1000 classes à partir du jeu de données ImageNet sans boîte englobante.
Pour démarrer et arrêter l'aperçu en direct, appuyez simplement sur l'écran d'aperçu.
La bibliothèque logicielle Deep Learning TensorFlow et 2 modèles Mobile Net sont utilisés pour la détection et la classification.
Détection et classification d'objets avec TensorFlow
Utilise le modèle Google TensorFlow Machine Learning Library pour détecter un objet avec vos caméras mobiles en temps réel, en affichant l'étiquette et la superposition sur l'image de la caméra.
Pour démarrer l'aperçu en direct, ouvrez simplement l'application et vous êtes prêt à partir.
Objet de détection dans les ressources matérielles sans utiliser de réseau.
Utilisez la technologie TensorFlow Lite. Dirigez votre appareil photo vers une plante en pot, un fruit, un animal ou littéralement n'importe quoi pour l'identifier. Fonctionne complètement hors ligne !.
- Identifiez instantanément des milliers de plantes, de fleurs et d'arbres grâce à une intelligence artificielle avancée
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--Conseils d'entretien des plantes et rappels d'eau, vous aident à mieux faire pousser vos belles plantes
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Il est capable d'identifier plus de 17 000 espèces végétales avec une précision de 98 %,
Avertissement:
La détection d'objet utilise la technologie AI pour détecter tout objet en prenant une photo de l'objet à l'aide de la caméra par défaut de Mobile.
Last updated on Apr 18, 2024
Minor bug fixes and improvements. Install or update to the newest version to check it out!
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Object Detector
1.6.0 by Arkham Apps Studio
Apr 18, 2024