Object Detector

Data un'immagine o un flusso video, un modello di rilevamento degli oggetti può identificare .

Data un'immagine o un flusso video, un modello di rilevamento degli oggetti può identificare quale di un insieme noto di oggetti potrebbe essere presente e fornire informazioni sulla loro posizione all'interno dell'immagine. Ad esempio, questa schermata dell'applicazione di esempio mostra come sono stati riconosciuti due oggetti e le loro posizioni annotate Quando si passa un'immagine a ML Kit, questo rileva fino a cinque oggetti nell'immagine insieme alla posizione di ciascun oggetto nell'immagine. Quando si rilevano oggetti nei flussi video, ogni oggetto ha un ID univoco che è possibile utilizzare per tracciare l'oggetto da un fotogramma all'altro. Il successo del rilevamento degli oggetti dipende dalla complessità visiva dell'oggetto. Per essere rilevati, gli oggetti con un numero ridotto di caratteristiche visive potrebbero dover occupare una parte più ampia dell'immagine. Dovresti fornire agli utenti una guida sull'acquisizione di input che funzioni bene con il tipo di oggetti che desideri rilevare. Quando usi la classificazione, se desideri rilevare oggetti che non rientrano chiaramente nelle categorie supportate, implementa una gestione speciale per oggetti sconosciuti YOLOv5 applica l'Intelligenza Artificiale (AI) più avanzata al mondo alla scena della fotocamera del tuo dispositivo Android per rilevare, classificare e localizzare fino a 80 classi di oggetti comuni in tempo reale. YOLOv5 è addestrato sul set di dati COCO. Poiché Android Core Machine Learning consente a ogni utente Android di utilizzare l'apprendimento automatico dell'intelligenza artificiale.- Rileva oggetti e scene- Output vocale- Connessione online non necessaria - tutto funziona localmente- Funzione di condivisione

Generale:

Dopo il primo avvio ci si trova in modalità di rilevamento degli oggetti. Punta la fotocamera verso gli oggetti e il rilevamento si avvia automaticamente. In alto a sinistra puoi toccare l'icona delle impostazioni. Il pulsante Condividi in alto a destra ti consente di condividere le foto e le informazioni che hai rilevato. Quando si preme il pulsante Condividi, l'acquisizione viene interrotta. Dopo aver condiviso e tornato alla schermata principale, premi semplicemente il pulsante "Continua" al centro. Deep Learner ti consente di vedere il mondo attraverso l'occhio di un robot. Prova più algoritmi di deep learning e vivi il mondo in un modo nuovo! Puoi scegliere tra due moderni algoritmi di visione artificiale, che puoi confrontare. Questi includono Mobile Net, Inception e Fast-RCNN. Usando Deep Learner puoi sperimentare intuitivamente quegli algoritmi! .Questa app ha 2 modalità:

- Modalità di rilevamento: rilevamento di 80 classi dal dataset COCO con riquadro di delimitazione.

- Modalità di classificazione: identificazione di 1000 classi dal dataset ImageNet senza riquadro di delimitazione.

Per avviare e interrompere l'anteprima dal vivo, tocca nella schermata di anteprima.

La libreria del software Deep Learning TensorFlow e 2 modelli Mobile Net vengono utilizzati per il rilevamento e la classificazione.

Rilevamento e classificazione di oggetti con TensorFlow

Utilizza il modello di Google TensorFlow Machine Learning Library per rilevare oggetti con le tue fotocamere mobili in tempo reale, visualizzando l'etichetta e la sovrapposizione sull'immagine della fotocamera.

Per avviare l'anteprima dal vivo, apri l'app e sei a posto.

Rilevamento di oggetti nelle risorse hardware senza utilizzare una rete.

Usa la tecnologia TensorFlow Lite. Punta la fotocamera su una pianta in vaso, un frutto, un animale o letteralmente qualsiasi cosa per identificarlo. Funziona completamente offline!.

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Questo è in grado di identificare oltre 17.000 specie di piante con una precisione del 98%,

Disclaimer:

Il rilevamento di oggetti utilizza la tecnologia AI per rilevare qualsiasi oggetto scattando una foto dell'oggetto utilizzando la fotocamera predefinita di Mobile.