Object Detector

एक छवि या एक वीडियो स्ट्रीम को देखते हुए, एक वस्तु का पता लगाने वाला मॉडल पहचान सकता है।

एक छवि या एक वीडियो स्ट्रीम को देखते हुए, एक वस्तु का पता लगाने वाला मॉडल यह पहचान सकता है कि वस्तुओं का कौन सा ज्ञात सेट मौजूद हो सकता है और छवि के भीतर उनकी स्थिति के बारे में जानकारी प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, उदाहरण एप्लिकेशन का यह स्क्रीनशॉट दिखाता है कि दो वस्तुओं को कैसे पहचाना गया है और उनकी स्थिति एनोटेट की गई जब आप एमएल किट में एक छवि पास करते हैं, तो यह छवि में प्रत्येक वस्तु की स्थिति के साथ-साथ छवि में अधिकतम पांच वस्तुओं का पता लगाता है। वीडियो स्ट्रीम में ऑब्जेक्ट का पता लगाते समय, प्रत्येक ऑब्जेक्ट की एक विशिष्ट आईडी होती है जिसका उपयोग आप ऑब्जेक्ट को फ्रेम से फ्रेम तक ट्रैक करने के लिए कर सकते हैं। सफल वस्तु का पता लगाना वस्तु की दृश्य जटिलता पर निर्भर करता है। पता लगाने के लिए, कम संख्या में दृश्य सुविधाओं वाली वस्तुओं को छवि का एक बड़ा हिस्सा लेने की आवश्यकता हो सकती है। आपको उपयोगकर्ताओं को इनपुट कैप्चर करने के बारे में मार्गदर्शन प्रदान करना चाहिए जो उन वस्तुओं के साथ अच्छी तरह से काम करता है जिन्हें आप पहचानना चाहते हैं। जब आप वर्गीकरण का उपयोग करते हैं, यदि आप उन वस्तुओं का पता लगाना चाहते हैं जो समर्थित श्रेणियों में स्पष्ट रूप से नहीं आती हैं, तो अज्ञात वस्तुओं के लिए विशेष हैंडलिंग लागू करें YOLOv5 वास्तविक समय में सामान्य वस्तुओं के 80 वर्गों का पता लगाने, वर्गीकृत करने और उनका पता लगाने के लिए आपके एंड्रॉइड डिवाइस कैमरा दृश्य में दुनिया का सबसे उन्नत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) लागू करता है। YOLOv5 को COCO डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है। चूंकि Android कोर मशीन लर्निंग प्रत्येक Android उपयोगकर्ता को कृत्रिम बुद्धिमत्ता मशीन सीखने का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।- वस्तुओं और दृश्यों का पता लगाएं- वॉयस आउटपुट- ऑनलाइन कनेक्शन की आवश्यकता नहीं है - सब कुछ स्थानीय रूप से चलता है- शेयर फ़ंक्शन

आम:

पहली शुरुआत के बाद आप ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मोड में हैं। अपने कैमरे को ऑब्जेक्ट की ओर इंगित करें और पहचान स्वचालित रूप से प्रारंभ हो जाती है। ऊपर बाईं ओर आप सेटिंग आइकन पर टैप कर सकते हैं। ऊपर दाईं ओर स्थित शेयर बटन आपको उन तस्वीरों और सूचनाओं को साझा करने की अनुमति देता है जिन्हें आपने पाया था। जब आप शेयर बटन दबाते हैं तो कैप्चरिंग रुक जाती है। मुख्य स्क्रीन पर साझा करने और लौटने के बाद बस केंद्र में 'जारी रखें' बटन दबाएं। डीप लर्नर आपको रोबोट की नजर से दुनिया को देखने देता है। कई गहन शिक्षण एल्गोरिदम आज़माएं और दुनिया को नए तरीके से अनुभव करें! आप दो आधुनिक कंप्यूटर विज़न एल्गोरिदम के बीच चयन कर सकते हैं, जिनकी आप तुलना कर सकते हैं। इनमें मोबाइल नेट, इंसेप्शन और फास्ट-आरसीएनएन शामिल हैं। डीप लर्नर का उपयोग करके आप सहज रूप से उन एल्गोरिदम का अनुभव कर सकते हैं! .इस ऐप में 2 मोड हैं:

- डिटेक्शन मोड: बाउंडिंग बॉक्स के साथ COCO डेटासेट से 80 क्लासेस का पता लगाना।

- वर्गीकरण मोड: बिना बाउंडिंग बॉक्स के इमेजनेट डेटासेट से 1000 वर्गों की पहचान करना।

लाइव पूर्वावलोकन शुरू और बंद करने के लिए, बस पूर्वावलोकन स्क्रीन पर स्पर्श करें।

डीप लर्निंग सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी TensorFlow और 2 मोबाइल नेट मॉडल का पता लगाने और वर्गीकरण के लिए उपयोग किया जाता है।

वस्तु का पता लगाने और TensorFlow के साथ वर्गीकरण

वास्तविक समय में अपने मोबाइल कैमरों के साथ वस्तु का पता लगाने के लिए Google TensorFlow मशीन लर्निंग लाइब्रेरी मॉडल का उपयोग करता है, कैमरा छवि पर लेबल और ओवरले प्रदर्शित करता है।

लाइव पूर्वावलोकन शुरू करने के लिए, बस ऐप खोलें और आप जाने के लिए तैयार हैं।

किसी नेटवर्क का उपयोग किए बिना हार्डवेयर संसाधनों में ऑब्जेक्ट का पता लगाना।

TensorFlow Lite तकनीक का उपयोग करें। अपने कैमरे को किसी गमले में लगे पौधे, किसी फल, किसी जानवर, या किसी भी चीज़ की पहचान करने के लिए उसे निशाना लगाएँ। पूरी तरह से ऑफ़लाइन काम करता है!.

- उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता वाले हज़ारों पौधों, फूलों और पेड़ों की तुरंत पहचान करें

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- उन सभी पौधों, पेड़ों और फूलों का ट्रैक रखें जिन्हें आप अपने निजी संग्रह में पहचानते हैं

यह 98% की सटीकता के साथ 17,000+ पौधों की प्रजातियों की पहचान करने में सक्षम है,

अस्वीकरण:

ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मोबाइल के डिफॉल्ट कैमरे का उपयोग करके ऑब्जेक्ट की तस्वीर लेकर किसी ऑब्जेक्ट का पता लगाने के लिए एआई तकनीक का उपयोग कर रहा है।