Recognizer

Есть реклама
100+
(количество скачиваний)
Возрастные ограничения
Для всех
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот
Скриншот

Описание

Переводчик камеры распознает около 1000 объектов и отображает их переводы на 6 языках.

Передовая технология Google и платформа с открытым исходным кодом TensorFlow позволяют разработчикам легко создавать и развертывать приложения на основе машинного обучения. Recognizer использует TensorFlow Lite в качестве интерпретатора камеры, который представляет собой платформу глубокого обучения с открытым исходным кодом для вывода на устройстве.

Recognizer использует размещенную модель MobileNetV2.


Как использовать Recognizer для повышения производительности (простое руководство пользователя)?

Чтобы распознать объект, просто наведите заднюю камеру своего смартфона на объект с четким фоном. Чтобы отобразить перевод на одном из шести языков (турецкий, русский, туркменский, немецкий, испанский, французский), просто выберите нужный язык с помощью счетчика.

Для повышения производительности нажмите стрелку «вверх» на нижнем листе, чтобы отобразить параметры.
Увеличьте "Threads" до 4 для более быстрого вывода.
Переключитесь с центрального процессора на графический процессор, чтобы повысить скорость вывода для достижения наилучших результатов.


Интерпретатор камеры на базе ML (распознаватель) Характеристики:

-> Работает полностью в автономном режиме.
-> Параметры рендеринга потоков и процессора для повышения производительности.
-> Отображает синхронный перевод и процент уверенности
Последнее обновление
22 сент. 2020 г.

Безопасность данных

Чтобы контролировать безопасность, нужно знать, как разработчики собирают ваши данные и передают их третьим лицам. Методы обеспечения безопасности и конфиденциальности могут зависеть от того, как вы используете приложение, а также от вашего региона и возраста. Информация ниже предоставлена разработчиком и в будущем может измениться.
Данные не передаются третьим сторонам.
Данные не собираются

Новое в приложении

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