Google открыл доступ к своим разработкам в области компьютерного распознавания изображений и видео

Google выпустил бесплатный набор алгоритмов компьютерного зрения, оптимизированных для работы на мобильных устройствах. Разработчики могут встроить их в свои приложения для распознавания изображений и видео.

MobileNets могут использоваться для анализа лиц, определения местоположения пользователя по окружению, распознавать определённые объекты или их виды (например, породы собак). Разработчики могут найти свои варианты использования алгоритмов, «натренировав» их на определённые данные.

Алгоритмы Google позволяют проводить распознавание напрямую на смартфоне пользователя. Чем больше данных нужно обрабатывать, тем более мощные процессоры понадобятся для работы MobileNets.

Выполнение алгоритмов напрямую на устройстве позволит ускорить системы распознавания изображений, сделать их автономными и повысить безопасность данных пользователя, так как информация не передаётся через интернет, отмечает The Verge. Алгоритмы MobileNets можно использовать на всех устройствах с поддержкой фреймворка TensorFlow Mobile, который работает на Android, iOS и компьютерах Raspberry Pi.

В июне 2017 года Apple представила систему под названием CoreML, которая позволяет добавлять системы для анализа и распознавания данных в мобильные приложения для iOS. Она также работает напрямую на смартфоне.

Информация предоставлена по материалам research.googleblog

/

Google открыл доступ к своим разработкам в области компьютерного распознавания изображений и видео

Google выпустил бесплатный набор алгоритмов компьютерного зрения, оптимизированных для работы на мобильных устройствах. Разработчики могут встроить их в свои приложения для распознавания изображений и видео.

MobileNets могут использоваться для анализа лиц, определения местоположения пользователя по окружению, распознавать определённые объекты или их виды (например, породы собак). Разработчики могут найти свои варианты использования алгоритмов, «натренировав» их на определённые данные.

Алгоритмы Google позволяют проводить распознавание напрямую на смартфоне пользователя. Чем больше данных нужно обрабатывать, тем более мощные процессоры понадобятся для работы MobileNets.

Выполнение алгоритмов напрямую на устройстве позволит ускорить системы распознавания изображений, сделать их автономными и повысить безопасность данных пользователя, так как информация не передаётся через интернет, отмечает The Verge. Алгоритмы MobileNets можно использовать на всех устройствах с поддержкой фреймворка TensorFlow Mobile, который работает на Android, iOS и компьютерах Raspberry Pi.

В июне 2017 года Apple представила систему под названием CoreML, которая позволяет добавлять системы для анализа и распознавания данных в мобильные приложения для iOS. Она также работает напрямую на смартфоне.

Информация предоставлена по материалам research.googleblog

_.jpg">

Google представил бесплатные алгоритмы машинного зрения для мобильных разработчиков / Лента новостей / Главная

Борменталь Зорин 16.06.2017, 18:59

Google открыл доступ к своим разработкам в области компьютерного распознавания изображений и видео

Google выпустил бесплатный набор алгоритмов компьютерного зрения, оптимизированных для работы на мобильных устройствах. Разработчики могут встроить их в свои приложения для распознавания изображений и видео.

MobileNets могут использоваться для анализа лиц, определения местоположения пользователя по окружению, распознавать определённые объекты или их виды (например, породы собак). Разработчики могут найти свои варианты использования алгоритмов, «натренировав» их на определённые данные.

Алгоритмы Google позволяют проводить распознавание напрямую на смартфоне пользователя. Чем больше данных нужно обрабатывать, тем более мощные процессоры понадобятся для работы MobileNets.

Выполнение алгоритмов напрямую на устройстве позволит ускорить системы распознавания изображений, сделать их автономными и повысить безопасность данных пользователя, так как информация не передаётся через интернет, отмечает The Verge. Алгоритмы MobileNets можно использовать на всех устройствах с поддержкой фреймворка TensorFlow Mobile, который работает на Android, iOS и компьютерах Raspberry Pi.

В июне 2017 года Apple представила систему под названием CoreML, которая позволяет добавлять системы для анализа и распознавания данных в мобильные приложения для iOS. Она также работает напрямую на смартфоне.

Информация предоставлена по материалам research.googleblog

ПОХОЖИЕ НОВОСТИ

Комментарии

comments powered by Disqus
Мы в социальных сетях: