|
Американская корпорация выложила в открытом доступе набор алгоритмов машинного зрения MobileNets, которые оптимизированы для использования на планшетах и смартфонах.
Хотите создать поисковик для реального мира по аналогии с Google Lens? Может быть, вам нужна мощная система для распознавания объектов на фото, чтобы затем прикреплять к ним ссылками на продуктовые карточки, как это делает eBay? А что если у вас есть фотохостинг, и вы хотите использовать механизм автоматического распознавания предметов на картинках для генерации тегов, чтобы упростить пользователям поиск и повысить эффективность каталогизации таких картинок? Возможно, вам нужен инструмент, способный разгадывать числовую капчу?
Если вы дали утвердительный ответ хотя бы один вопрос, у нас для вас хорошая новость. Поисковый гигант Google объявил о намерении совершенно бесплатно поделиться со всеми желающими своими передовыми алгоритмами машинного зрения, которые вошли в пакет MobileNets.
Американская корпорация уже выложила в открытом доступе набор алгоритмов, которые оптимизированы для использования на планшетах и смартфонах. Сторонним разработчикам предлагается встраивать их в собственные приложения, распознающие объекты на изображениях и видеороликах.
Речь идет о любых девайсах, которые поддерживают фреймворк TensorFlow Mobile. Отметим, что данный фреймворк поддерживается мобильными устройствами на базе Android и iOS, а также компактными компьютерами Raspberry Pi.
Интересно, что предложенные Google алгоритмы позволяют осуществлять процедуру распознавания объектов на картинках не в облаке при условии наличия интернет-подключения, а напрямую на пользовательском смартфоне или планшете.
С одной, стороны это плюс, так как возможна работа в офлайн-режиме, при этом повышается уровень конфиденциальности пользовательских данных. С другой, просматривается и явный минус: нагрузка на процессоры и подсистему памяти устройств будет большой, что может привести к ускоренной разрядке их аккумуляторов.
Алгоритмы из пакета MobileNets могут быть использованы с целью распознавания лиц, определения местонахождения человека на фото с учетом окружающих его объектов, а также для распознавания определённых объектов и их типов (к примеру, собак и их пород). |
|
|
|
|
