使用Android Studio和OpenCV的对象检测应用

我想开发一款在Android Studio上使用OpenCV的应用,能够检测对象、对象名称以及与用户的距离。因此,我需要先对对象进行训练。除了Tensorflow或Yolo之外,还有其他可以用来训练模型的技术吗?


回答:

对象检测需要分类和定位,有多种神经网络架构可以实现这一功能,如Faster RCNN、Yolo、SSD等。Tensorflow和darknet已经提供了便于对象检测的工具。除了darknet和Tensorflow之外,还有PyTorch,但将其应用到Android应用中是一个挑战。最佳选择是使用Tensorflow,因为它提供了专为移动设备设计的Lite版本。

Related Posts

使用LSTM在Python中预测未来值

这段代码可以预测指定股票的当前日期之前的值,但不能预测…

如何在gensim的word2vec模型中查找双词组的相似性

我有一个word2vec模型,假设我使用的是googl…

dask_xgboost.predict 可以工作但无法显示 – 数据必须是一维的

我试图使用 XGBoost 创建模型。 看起来我成功地…

ML Tuning – Cross Validation in Spark

我在https://spark.apache.org/…

如何在React JS中使用fetch从REST API获取预测

我正在开发一个应用程序,其中Flask REST AP…

如何分析ML.NET中多类分类预测得分数组?

我在ML.NET中创建了一个多类分类项目。该项目可以对…

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注