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标题:
基于TensorFlow算法的物体识别
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作者:
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时间:
2019-1-4 05:33
标题:
基于TensorFlow算法的物体识别
交互领域多技术的要求提升了对智能化技术的需求。无论是光点识别,动作捕捉,语音识别,还是基于深度学习算法的物体分类识别,使得设备的促发机制可以更“智能”,并且加上数据算法的处理,可实现对海量数据的智能分析归类。
计算机视觉技术支撑:谷歌TensorFlow API
目前有很多种图像识别的方案,而 Google 发布其最新的 TensorFlow 物理检测接口(Object Detection API),使计算机视觉无处不在。Google 的产品通常都是黑科技,TensorFlow能非常方便地在多种架构下实现深度学习算法,准确进行物体分类识别。
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对于业内人士而言,API的妙处总所周知。它以能够全面适配不同芯片和系统的接口能力,为需求方提供接口,仅需一串接口的代码,即可完成对该服务的对接。谷歌以API发布其TensorFlow服务,最大程度的体现了谷歌开放的精神。目前它提供的视觉认知服务,是基于卷积神经网络深度学习算法,采用Google前沿的TensorFlow开源框架实现物体分类检测;目前已达到60多个物体分类检测之多,其中包括人形、动物、车辆检测识别等,甚至可识别各类标志检测。
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作为开放的计算机视觉服务,开发者将面临两方面的考验。它既需要考虑方案商的成本与技术难度,又需兼顾终端用户的使用体验。如何破局?
首先,它全面开放并提供标准RESTful API服务,方案商调用该视觉认知的API接口,最快半小时即可完成开发应用,缩短开发周期;其次,开放的API接口将全面适配市面上主流芯片或系统,包括海思、智源、富汉、国科、全志、瑞星微、MTK、高通芯片组与UCOS、RTOS、LINUX、WINDOWS、IOS、ANDROID系统。也就说不管服务的应用载体是什么芯片都适配,仅需开发1次即可。而3张/秒的识别响应能力、98%以上的检测准确率、可个性化定制的60余种,从响应速度,准确率,个性化三个维度综合之后,将为用户体验带来一定幅度的提升。
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