Google发布新的TensorFlow对象检测 API

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Google 发布新的 TensorFlow 对象检测 API,让开发者和研究者识别图片中的物体更加容易。这个模型在基准测试中表现良好,且在研究中已被常规应用。

检测 API 的几个模型包括重负荷基于 inception 的卷积神经网络,以及设计运行在不太复杂机器上的精简模型——MobileNets 单发检测器被优化在智能手机上实时运行。

14 日,Google 发布 MobileNets,TensorFlow 的移动终端计算机视觉模型系列。这些模型能够完成诸如对象检测、面部识别和地标识别等任务。MobileNets 旨在有效而最大限度地提高精度,同时注意设备或嵌入式应用程序的受限资源。

如今的智能手机并不具备大型桌面和基于服务器设置的计算资源。开发者因而有两种选择:运行在云端的机器学习模型,有延迟且需要网络连接;简化模型本身,为了更普遍的部署做出权衡。

Google、Facebook 和 Apple 都在这些移动模型方面投入资源。

去年 11 月,Facebook 宣布推出其 Caffe2Go 框架,用于构建在智能手机上运行的模型。第一个重要应用是 Facebook 所展示的 Style Transfer(风格转换)AI 技术,能够在手机上实时给图片和视频添加艺术滤镜,功能上类似于 Prisma。

Apple 刚刚在 WWDC 上推出了CoreML,试图降低在 iOS 设备上运行机器学习模型的难度。Google 在 I/O 上发布了 TensorFlow lite,其机器学习框架精简版。Google 的公共云服务使其相比于前两者,具有差异化定位。

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