Google представила бесплатные алгоритмы машинного зрения для мобильных разработчиков

Четверг, 15 июня 2017 г.

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e

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



В избранное

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.

Следите за нами в ВКонтакте, Телеграм'e и Twitter'e


Просмотров: 873
Рубрика: Hi-Tech


Архив новостей / Экспорт новостей

Ещё новости по теме:

RosInvest.Com не несет ответственности за опубликованные материалы и комментарии пользователей. Возрастной цензор 16+.

Ответственность за высказанные, размещённую информацию и оценки, в рамках проекта RosInvest.Com, лежит полностью на лицах опубликовавших эти материалы. Использование материалов, допускается со ссылкой на сайт RosInvest.Com.

Архивы новостей за: 2018, 2017, 2016, 2015, 2014, 2013, 2012, 2011, 2010, 2009, 2008, 2007, 2006, 2005, 2004, 2003