1000 flowers
5 tuh+
Allalaadimised
Kõik
info
Rakenduse teave
Kui vaatad oma ees olevat lilli, siis avastate selle nime.
Rakendus on praegu võimeline ära tundma 1000 lilli liiki.
Sellel ei ole ambitsiooni botaanikaeksperdi silma asemele, kuid sellel lillil, mille olete oma nutitelefoniga framinginud, pakutakse kuni kolme võimaliku liigi nime.
See on ainult soovitus, esimene samm edasiseks vajalikuks kontrollimiseks.
Rakendusel on eksperimentaalne väärtus ja selle eesmärk on kontrollida keerukate närvivõrkude võimsust, mis on sügava õppimise uus piir.
Kasutatakse avatud lähtekoodiga TensorFlow raamistikku ja algversiooni V.3 mudelit, mis ületab 2014. aasta kujutiste suuri visuaalse äratundmise võitja versiooni 1, mille veamäär on 6,67% versioonist 1 kuni 3,46%.
Mudel on spetsiaalselt ümbertöödeldud lillede tunnustamiseks.
Tänu Oracle'ile vajalike ressursside kättesaadavaks tegemiseks.
Paar aastat tagasi, kui mu poeg oli noor, võtsime ta ette reisile ajaloolises villas Rooma lähedal. Vaadates mõne basseini basseini ujuvat forellit, küsis ta mulle, kas oleks olemas rakendus, mis tuvastab nutitelefoniga raputatud loomaliigi. Ma vastasin, et seda ei ole olemas, kuid et saaksime seda koos teha. Kodus viskasime paberitükkile mõned visandid ja siis jäime sahtlisse unustama. Ettevõte oli minu võimalustest kõrgem, kuid mul oli alati mõte, et kui ma oleksin idee leidnud, oleksin selle uuesti üles võtnud.
Äkitselt tekkis asi taas, sest avastasin, et keegi teine, kelle teadmised ja tehnoloogia on palju paremini kui minu omad, tõid selle edasi: TensorFlow projekt, Google'i närvivõrk, mida nimetatakse Inception-v3, ja TFMobile raamistiku kaudu mobiilne portimine.
"1000 lilled" on esimene esmane samm, et näha, et kaugele ja siiani unustatud on mõelnud mu poja soov: enamiku elusolendite tunnustamine.
Rakendus on praegu võimeline ära tundma 1000 lilli liiki.
Sellel ei ole ambitsiooni botaanikaeksperdi silma asemele, kuid sellel lillil, mille olete oma nutitelefoniga framinginud, pakutakse kuni kolme võimaliku liigi nime.
See on ainult soovitus, esimene samm edasiseks vajalikuks kontrollimiseks.
Rakendusel on eksperimentaalne väärtus ja selle eesmärk on kontrollida keerukate närvivõrkude võimsust, mis on sügava õppimise uus piir.
Kasutatakse avatud lähtekoodiga TensorFlow raamistikku ja algversiooni V.3 mudelit, mis ületab 2014. aasta kujutiste suuri visuaalse äratundmise võitja versiooni 1, mille veamäär on 6,67% versioonist 1 kuni 3,46%.
Mudel on spetsiaalselt ümbertöödeldud lillede tunnustamiseks.
Tänu Oracle'ile vajalike ressursside kättesaadavaks tegemiseks.
Paar aastat tagasi, kui mu poeg oli noor, võtsime ta ette reisile ajaloolises villas Rooma lähedal. Vaadates mõne basseini basseini ujuvat forellit, küsis ta mulle, kas oleks olemas rakendus, mis tuvastab nutitelefoniga raputatud loomaliigi. Ma vastasin, et seda ei ole olemas, kuid et saaksime seda koos teha. Kodus viskasime paberitükkile mõned visandid ja siis jäime sahtlisse unustama. Ettevõte oli minu võimalustest kõrgem, kuid mul oli alati mõte, et kui ma oleksin idee leidnud, oleksin selle uuesti üles võtnud.
Äkitselt tekkis asi taas, sest avastasin, et keegi teine, kelle teadmised ja tehnoloogia on palju paremini kui minu omad, tõid selle edasi: TensorFlow projekt, Google'i närvivõrk, mida nimetatakse Inception-v3, ja TFMobile raamistiku kaudu mobiilne portimine.
"1000 lilled" on esimene esmane samm, et näha, et kaugele ja siiani unustatud on mõelnud mu poja soov: enamiku elusolendite tunnustamine.
Värskendatud:
Ohutus algab sellest, et mõistaksite, kuidas arendajad teie andmeid koguvad ja jagavad. Andmete privaatsuse ja turvalisuse tavad võivad olenevalt kasutamisest, piirkonnast ja vanusest erineda. Selle teabe esitas arendaja ja seda võidakse aja jooksul värskendada.
Mis on uut?
Changelog
1.10
- Oracle hasn't asked me back the training VM (thanks a lot), but it will do in some hours, so enjoy probably the last trained neural network
1.9
- Internationalized the language
- Improved flower recognition
1.8
- Improved flower recognition
- Updated graphics
1.10
- Oracle hasn't asked me back the training VM (thanks a lot), but it will do in some hours, so enjoy probably the last trained neural network
1.9
- Internationalized the language
- Improved flower recognition
1.8
- Improved flower recognition
- Updated graphics