Recognizer

Утрымлівае аб’явы
100+
Спампоўванні
Ацэнка змесціва
Для ўсіх
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана
Здымак экрана

Пра гэту праграму

Перакладчык камеры распазнае каля 1000 аб'ектаў і адлюстроўвае іх пераклады на 6 мовах.

Перадавая тэхналогія Google, платформа з адкрытым зыходным кодам TensorFlow дазваляе распрацоўшчыкам лёгка ствараць і разгортваць прыкладанні з падтрымкай ML. Распазнавальнік выкарыстоўвае "TensorFlow Lite" для свайго перакладчыка камер, які з'яўляецца асновай глыбокага навучання з адкрытым зыходным кодам для высновы на прыладзе.

Прызнавальнік выкарыстоўвае размешчаную мадэль MobileNetV2.


Як выкарыстоўваць Recognizer для лепшай прадукцыйнасці (простае кіраўніцтва карыстальніка)?

Каб распазнаць аб'ект, проста навядзіце заднюю камеру смартфона на аб'ект з выразным фонам. Каб паказаць пераклады на адной з шасці моў (турэцкай, рускай, туркменскай, нямецкай, іспанскай, французскай), проста выберыце патрэбную мову са спінера.

Для лепшай прадукцыйнасці націсніце стрэлку "уверх" на бат-лісце, каб паказаць параметры.
Павялічце "ніткі" да 4 для больш хуткага высновы.
Пераключыцеся з працэсара на GPU, каб павялічыць хуткасць высновы для дасягнення найлепшых вынікаў.


ML функцыі перакладчыка камеры (распазнавальнік) Асаблівасці:

-> Працуе цалкам у аўтаномным рэжыме.
-> Ніткі і варыянты рэндэрынгу працэсараў для лепшай прадукцыйнасці.
-> Адлюстроўвае сінхронны пераклад і адсотак даверу
Абноўлена
22 вер 2020 г.

Бяспека даных

Бяспека пачынаецца з разумення таго, як распрацоўшчыкі збіраюць і абагульваюць вашы даныя. Спосабы забеспячэння прыватнасці і бяспекі даных залежаць ад выкарыстання праграмы, месца пражывання і ўзросту карыстальніка. Распрацоўшчык даў гэту інфармацыю, але з цягам часу ён можа змяніць яе.
Даныя не абагульваюцца са староннімі арганізацыямі
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра абагульванне даных
Даныя не збіраюцца
Даведацца больш пра тое, як распрацоўшчыкі заяўляюць пра збор даных

Што новага

New language has been added. Enhancements of a model accuracy.