Objects Detection Machine Learning TensorFlow Demo

Objects Detection Machine Learning TensorFlow Demo.

Uses the Google TensorFlow Machine Learning Library Inception model to detect object with camera frames in real-time, displaying the label and overlay on the camera image.

Detect 1001 objects in this model

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What is TensorFlow?

TensorFlow is open source machine learning library from Google. Computation code is written in C++, but programmers can write their TensorFlow software in either C++ or Python and implemented for CPUs ,GPUs or both.

In November 2015, Google announced and open sourced TensorFlow, its latest and greatest machine learning library. This is a big deal for three reasons:

1.Machine Learning expertise: Google is a dominant force in machine learning. Its prominence in search owes a lot to the strides it achieved in machine learning.

2.Scalable : the announcement noted that TensorFlow was initially designed for internal use and that it’s already in production for some live product features.

3.Ability to run on Mobile.

This last reason is the operating reason for this post since we’ll be focusing on Android. If you examine the tensorflow repo on GitHub, you’ll find a little tensorflow/examples/android directory. I’ll try to shed some light on the Android TensorFlow example and some of the things going on under the hood.

original code

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android

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जांच मशीन लर्निंग TensorFlow डेमो ऑब्जेक्ट्स।

वास्तविक समय में कैमरा फ्रेम के साथ वस्तु का पता लगाने के लिए, लेबल और कैमरा छवि पर ओवरले प्रदर्शित करने वाला Google TensorFlow मशीन लर्निंग पुस्तकालय स्थापना के समय मॉडल उपयोग करता है।

इस मॉडल 1001 में वस्तुओं का पता लगाने

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TensorFlow क्या है?

TensorFlow खुला स्रोत मशीन गूगल से पुस्तकालय सीखने है। संगणना कोड सी ++ में लिखा है, लेकिन प्रोग्रामर या तो सी ++ या अजगर में अपने TensorFlow सॉफ्टवेयर लिख सकते हैं और सीपीयू, GPUs या दोनों के लिए लागू किया।

नवंबर 2015 में, गूगल ने घोषणा की और sourced TensorFlow, अपने नवीनतम और सबसे बड़ी मशीन सीखने लाइब्रेरी खोलें। इसके तीन कारण एक बड़ी बात है:

1.Machine लर्निंग विशेषज्ञता: गूगल मशीन सीखने में एक प्रमुख शक्ति है। खोज में अपने प्रभुत्व प्रगति यह मशीन सीखने में हासिल करने के लिए एक बहुत बकाया है।

2.Scalable: घोषणा ने कहा कि TensorFlow शुरू में आंतरिक उपयोग के लिए है और यह कुछ जीवंत उत्पाद सुविधाओं के लिए उत्पादन में पहले से मौजूद डिजाइन किया गया था।

3.Ability मोबाइल पर चलने के लिए।

यह पिछले कारण इस पोस्ट के लिए ऑपरेटिंग कारण से हम एंड्रॉयड पर ध्यान केंद्रित करेंगे। आप GitHub पर tensorflow रेपो की जांच, तो आप एक छोटे से tensorflow / उदाहरण / एंड्रॉयड निर्देशिका मिल जाएगा। मैं एंड्रॉयड TensorFlow उदाहरण और कुछ चीजों के हुड के नीचे चल रहा है पर कुछ प्रकाश डाला करने की कोशिश करेंगे।

मूल कोड

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android

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