L'interprète de la caméra reconnaît environ 1000 objets et affiche leurs traductions en 6 langues.
La technologie de pointe de Google, la plate-forme open source TensorFlow, permet aux développeurs de créer et de déployer facilement des applications basées sur le ML. Recognizer utilise «TensorFlow Lite» pour son interpréteur de caméra qui est un cadre d'apprentissage profond open source pour l'inférence sur l'appareil.
Recognizer utilise le modèle hébergé MobileNetV2.
Comment utiliser Recognizer pour de meilleures performances (guide d'utilisation simple)?
Pour reconnaître un objet, pointez simplement la caméra arrière de votre smartphone sur l'objet avec un arrière-plan clair.Pour afficher les traductions dans l'une des six langues (turc, russe, turkmène, allemand, espagnol, français), choisissez simplement votre langue préférée dans le spinner.
Pour de meilleures performances, appuyez sur la flèche «haut» de la feuille de fond pour afficher les options.
Augmentez le nombre de threads jusqu'à 4 pour un temps d'inférence plus rapide.
Passez du CPU au GPU pour augmenter la vitesse d'inférence et obtenir les meilleurs résultats.
Fonctionnalités de l'interpréteur de caméra alimenté par ML (reconnaissance):
-> Fonctionne entièrement hors ligne.
-> Threads et options de rendu du processeur pour de meilleures performances.
-> Affiche la traduction simultanée et le pourcentage de confiance
Date de mise à jour
22 sept. 2020