| Ausführung | 2020.06.26 |
|---|---|
| Herausgeber | Joao Frasco |
| Veröffentlichungsdatum | 20.07.2020 |
| Datum hinzugefügt | 20.07.2020 |
| Os Anforderungen | iOS |
| Bedarf | Requires iOS 13.5 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Downloads insgesamt | 1 |
| Downloads pro Woche | 1 |
| Preis | $1.99 |
Beschreibung
Diese Kamera mit künstlicher Intelligenz verwendet Modelle des maschinellen Lernens, um Bilder von Ihrer iPhone-Kamera in Echtzeit zu klassifizieren. Sie müssen kein Foto machen, Sie richten einfach Ihre iPhone-Kamera auf ein Objekt oder eine Szene, und die Klassifizierung erfolgt sofort. Ich habe fünf verschiedene Modelle für maschinelles Lernen für iOS bereitgestellt, darunter: GoogLeNet Places (für die Klassifizierung von Szenen), Inceptionv3, VGG16, Resnet50 und SqueezeNet (alle darauf trainiert, Objekte in 1000 Kategorien zu klassifizieren). Neben der Klassifizierung von Dingen liefert es auch die Wahrscheinlichkeit der gegebenen Klassifizierungsbezeichnung.
Dies ist ein einfaches, aber sehr leistungsfähiges Tool, das zeigt, wie weit künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen gekommen sind, insbesondere die Leistungsfähigkeit von Deep Neural Networks und insbesondere Convolutional Neural Networks. Diese Modelle sind alle im Internet unter den von den Links bereitgestellten Lizenzen frei verfügbar unter.
GoogLeNetPlaces: Creative Common License. Weitere Informationen unter http://places.csail.mit.edu
Resnet50: MIT-Lizenz. Weitere Informationen finden Sie unter https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE
Inceptionv3: MIT-Lizenz. Weitere Informationen finden Sie unter https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE
VGG16: Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0). Weitere Informationen unter https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
SqueezeNet: BSD-Lizenz. Weitere Informationen finden Sie unter https://github.com/DeepScale/SqueezeNet/blob/master/LICENSE
MobileNet: Apache-Lizenz. Version 2.0 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
