| Versija | 2020.06.26 |
|---|---|
| Izdevējs | Joao Frasco |
| Izdošanas datums | 2020. gada 20. jūl. |
| Pievienošanas datums | 2020. gada 20. jūl. |
| OS prasības | iOS |
| Prasības | Requires iOS 13.5 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Kopējais lejupielāžu skaits | 1 |
| Cena | $1.99 |
Apraksts
Šī mākslīgā intelekta kamera izmanto mašīnmācības modeļus, lai klasificētu attēlus reāllaikā no jūsu iPhone kameras. Jums nav jāuzņem fotoattēls, vienkārši pavērsiet savu iPhone kameru pret jebkuru objektu vai ainu, un klasifikācija notiek uzreiz. Esmu nodrošinājis piecus dažādus mašīnmācīšanās modeļus, kas pieejami operētājsistēmai iOS, tostarp: GoogLeNet Places (ainu klasifikācijai), Inceptionv3, VGG16, Resnet50 un SqueezeNet (visi ir apmācīti klasificēt objektus 1000 kategorijās). Papildus lietu klasificēšanai tas nodrošina arī piešķirtās klasifikācijas etiķetes varbūtību.
Šis ir vienkāršs, bet ļoti spēcīgs rīks, kas parāda, cik tālu ir ticis mākslīgais intelekts un mašīnmācīšanās, jo īpaši dziļo neironu tīklu un jo īpaši konvolucionālo neironu tīklu jauda. Visi šie modeļi ir brīvi pieejami no interneta saskaņā ar saitēs sniegtajām licencēm. zemāk.
GoogLeNetPlaces: Creative Common License. Plašāka informācija pieejama vietnē http://places.csail.mit.edu
Resnet50: MIT licence. Plašāka informācija pieejama vietnē https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE
Inceptionv3: MIT licence. Plašāka informācija pieejama vietnē https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE
VGG16: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0). Plašāka informācija pieejama vietnē https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
SqueezeNet: BSD licence. Plašāka informācija pieejama vietnē https://github.com/DeepScale/SqueezeNet/blob/master/LICENSE
MobileNet: Apache licence. Versija 2.0 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
