Публикации по теме 'coreml'
Если вы хотите распознавать объект в режиме реального времени на своем телефоне, просто передайте кадр камеры в CoreML…
Это метод распознавания объектов в режиме реального времени с помощью камеры iPhone.
Легко ли распознать объект с помощью камеры смартфона?
Если удастся определить, что находится в камере смартфона в режиме реального времени, это будет применимо к различным приложениям. Однако, хотя распознавание объектов осуществляется с помощью машинного обучения, это кажется немного сложным. Более того, даже если это одно изображение, кажется, что есть много настроек для распознавания изображения..
Извлечение цветового пространства L-канала из изображения RGB в Swift
Манипуляции с цветом и преобразование — распространенные задачи при обработке изображений. В этом кратком руководстве мы сосредоточимся на извлечении цветового пространства L-канала из изображения RGB и возвращении CIImage в Swift. Мы будем использовать фреймворк CoreImage , который предоставляет мощные инструменты для работы с изображениями.
Для начала мы определим метод с именем extractLightnessColorSpace (переименуйте метод при необходимости), который принимает входное изображение..
Обнаружение объектов камеры в реальном времени с использованием CoreML с UIKIT
Простое приложение для начинающих, которые хотят понять, как создать обнаружение объектов в реальном времени с помощью CoreML и других платформ Apple, используемых для машинного обучения.
Используемые платформы и модели:
-UIKIT -CoreML -Vision -AVKit -Resnet50 (предоставляется Apple)
Давайте начнем создавать одно приложение View, которое покажет вам кадр камеры и внутри метку с описанием обнаруженного объекта и насколько точен прогноз.
Первое, что нужно сделать, это..
Добро пожаловать в новый улучшенный Скафос!
С момента запуска бета-версии платформы Skafos в январе 2019 года у нас было зарегистрировано более 400 пользователей, чтобы использовать платформу, и мы получили отзывы от многих из вас. Спасибо!
Основываясь на ваших отзывах, вчера мы запустили новую улучшенную версию нашей платформы, чтобы упростить и оптимизировать доставку машинного обучения на периферию.
Вот некоторые основные моменты:
Мы создали совершенно новую панель управления и доставки. Перейдите на..