Der Kamera-Interpreter erkennt ca. 1000 Objekte und zeigt deren Übersetzungen in 6 Sprachen an.
Mit der Open-Source-Plattform TensorFlow von Google, der neuesten Technologie von Google, können Entwickler auf einfache Weise ML-basierte Anwendungen erstellen und bereitstellen. Recognizer verwendet 'TensorFlow Lite' für seinen Kamera-Interpreter, ein Open-Source-Deep-Learning-Framework für Inferenz auf dem Gerät.
Recognizer verwendet das von MobileNetV2 gehostete Modell.
Wie verwende ich Recognizer für eine bessere Leistung (einfache Bedienungsanleitung)?
Um ein Objekt zu erkennen, richten Sie einfach die Rückkamera Ihres Smartphones auf das Objekt mit klarem Hintergrund. Um Übersetzungen in einer von sechs Sprachen (Türkisch, Russisch, Turkmenisch, Deutsch, Spanisch, Französisch) anzuzeigen, wählen Sie einfach Ihre bevorzugte Sprache vom Spinner aus.
Für eine bessere Leistung drücken Sie den Aufwärtspfeil des Botomsheets, um die Optionen anzuzeigen.
Erhöhen Sie 'Threads' auf 4, um die Inferenzzeit zu verkürzen.
Wechseln Sie von der CPU zur GPU, um die Inferenzgeschwindigkeit zu erhöhen und die besten Ergebnisse zu erzielen.
ML-Kamera-Interpret (Recognizer) Merkmale:
-> Funktioniert vollständig offline.
-> Threads und Prozessor-Rendering-Optionen für eine bessere Leistung.
-> Zeigt den Prozentsatz für Simultanübersetzung und Konfidenz an
Aktualisiert am
22.09.2020