Object Detection in iOS, xCode project using Google MLKit and Tensorflow Lite
In this video we add the Object detection library with classification in the MLSeries Demonstrator.
Full code: https://github.com/iago001/MLSeriesDemonstratorIOS
Android video: https://www.youtube.com/watch?v=e6QH6gQKvLY
With ML Kit's on-device object detection and tracking API, you can detect and track objects in an image or live camera feed.
Optionally, you can classify detected objects, either by using the coarse classifier built into the API, or using your own custom image classification model. See Using a custom TensorFlow Lite model for more information.
Because object detection and tracking happens on the device, it works well as the front end of the visual search pipeline. After you detect and filter objects, you can pass them to a cloud backend, such as Cloud Vision Product Search.
Key capabilities
1. Fast object detection and tracking Detect objects and get their locations in the image. Track objects across successive image frames.
Optimized on-device model The object detection and tracking model is optimized for mobile devices and intended for use in real-time applications, even on lower-end devices.
2. Prominent object detection Automatically determine the most prominent object in an image.
3. Coarse classification Classify objects into broad categories, which you can use to filter out objects you're not interested in. The following categories are supported: home goods, fashion goods, food, plants, and places.
4. Classification with a custom model Use your own custom image classification model to identify or filter specific object categories. Make your custom model perform better by leaving out background of the image.
#machinelearning
#mlkit
#objectdetection
#classification
iOS Machine Learning use cases playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLRX9Q8jR15s30JK8gsbIlYUSeqnJdV60T
Android Job Preparation playlist: https://www.youtube.com/watch?v=gE3eqI1p4JI&list=PLRX9Q8jR15s3TvZz4igYoH9wCCN45g8af
Android Machine Learning Use cases playlist: https://www.youtube.com/playlist?list=PLRX9Q8jR15s1ygC_apa-iTftCqrcdPIkF
Android Basics course using Kotlin: https://www.youtube.com/playlist?list=PLRX9Q8jR15s0YBW2W3RzuRs-XjTrSRjBj
Discord channel for doubts: https://discord.gg/DPnYW7BSCH
Follow us for updates here:
The Mobile Dev YouTube Channel
https://www.youtube.com/@themobiledev
The Mobile Dev - Twitter
https://twitter.com/themobile_dev
Что делает видео по-настоящему запоминающимся? Наверное, та самая атмосфера, которая заставляет забыть о времени. Когда вы заходите на RUVIDEO, чтобы посмотреть онлайн «Object Detection in iOS, xCode project using Google MLKit and Tensorflow Lite», вы рассчитываете на нечто большее, чем просто загрузку плеера. И мы это понимаем. Контент такого уровня заслуживает того, чтобы его смотрели в HD 1080, без дрожания картинки и бесконечного буферизации.
Честно говоря, Rutube сегодня — это кладезь уникальных находок, которые часто теряются в общем шуме. Мы же вытаскиваем на поверхность самое интересное. Будь то динамичный экшн, глубокий разбор темы от любимого автора или просто уютное видео для настроения — всё это доступно здесь бесплатно и без лишних формальностей. Никаких «заполните анкету, чтобы продолжить». Только вы, ваш экран и качественный поток.
Если вас зацепило это видео, не забудьте взглянуть на похожие материалы в блоке справа. Мы откалибровали наши алгоритмы так, чтобы они подбирали контент не просто «по тегам», а по настроению и смыслу. Ведь в конечном итоге, онлайн-кинотеатр — это не склад файлов, а место, где каждый вечер можно найти свою историю. Приятного вам отдыха на RUVIDEO!
Видео взято из открытых источников Rutube. Если вы правообладатель, обратитесь к первоисточнику.