Pregunta: Cómo rastrear objetos conectados a un teléfono Android

¿Cómo detectar objetos en Android?

Detecte, rastree y clasifique objetos con un modelo de clasificación personalizado en Android Cargue el modelo. Configure una fuente de modelo local. Configure una fuente de modelo alojada en Firebase. Configure el detector de objetos. Prepare la imagen de entrada. Usando una media.Image. Usando un URI de archivo. Ejecute el detector de objetos. Obtener información sobre objetos etiquetados.

¿Cómo se hace una aplicación de reconocimiento de objetos?

Creación de una aplicación de detección de objetos con TensorFlow Cree una máquina virtual (VM) con Compute Engine. Instale la biblioteca API de detección de objetos. Instale y ejecute una aplicación web de detección de objetos. Pruebe la aplicación web con imágenes cargadas.

https://www.youtube.com/watch?v=7bfW_6130Para

¿El kit de aprendizaje automático es gratuito?

ML Kit es un SDK móvil que lleva la experiencia de aprendizaje automático en el dispositivo de Google a las aplicaciones de Android e iOS. Todos cuentan con la tecnología de los mejores modelos de aprendizaje automático de su clase de Google y se ofrecen sin costo alguno.

¿Cuántos servicios proporciona la detección y el seguimiento de objetos en ML Kit?

Cuando pasa imágenes de ML Kit, ML Kit devuelve, para cada imagen, una lista de hasta cinco objetos detectados y su posición en la imagen.

¿Cuál es el mejor modelo de detección de objetos?

El mejor algoritmo de detección de objetos en tiempo real (Precisión) En el conjunto de datos MS COCO y basado en la Precisión Promedio Media (MAP), el mejor algoritmo de detección de objetos en tiempo real en 2021 es YOLOR (MAP 56.1). El algoritmo es seguido de cerca por YOLOv4 (MAP 55.4) y EfficientDet (MAP 55.1).

¿Cómo se ejecuta TFLite en Android?

Use Android Studio ML Model Binding Haga clic con el botón derecho en el módulo en el que le gustaría usar el modelo TFLite o haga clic en Archivo, luego en Nuevo > Otro > Modelo TensorFlow Lite. Seleccione la ubicación de su archivo TFLite. Haga clic en Finalizar. La siguiente pantalla aparecerá después de que la importación sea exitosa.

¿Qué es la aplicación de detección de objetos?

La detección de objetos es una técnica de la visión artificial del subconjunto de IA que se ocupa de identificar objetos y definirlos colocándolos en categorías distintas, como humanos, automóviles, animales, etc. La detección de objetos ha encontrado aplicaciones en todas las industrias. Echemos un vistazo a algunas de estas aplicaciones.

¿Cuál es la diferencia entre TensorFlow y OpenCV?

La principal diferencia es que TensorFlow es un marco para el aprendizaje automático y OpenCV es una biblioteca para la visión por computadora.

¿Cuál es mejor TensorFlow u OpenCV?

Para resumir: Tensorflow es mejor que OpenCV para algunos casos de uso y OpenCV es mejor que Tensorflow en algunos otros casos de uso. Los puntos fuertes de Tensorflow están en el lado del entrenamiento. Los puntos fuertes de OpenCV están en el lado de la implementación, si está implementando sus modelos como parte de una aplicación/API/SDK de C++.

¿Firebase Vision es gratis?

Las API locales son gratuitas. Firebase ML Kit usa la API de Cloud Vision, por lo que las API de la nube y las API de Cloud Vision se proporcionan al mismo precio. Cuanto más utilice las API, más tendrá que pagar, todo es simple. Por ejemplo, hasta 1000 usos al mes, es gratis.

¿Qué es firebase io?

Firebase es un backend como servicio (Baas). Proporciona a los desarrolladores una variedad de herramientas y servicios para ayudarlos a desarrollar aplicaciones de calidad, hacer crecer su base de usuarios y obtener ganancias. Está construido sobre la infraestructura de Google. Firebase se clasifica como un programa de base de datos NoSQL, que almacena datos en documentos similares a JSON.

¿Qué es Firebase Mlkit?

ML Kit es un SDK móvil que lleva la experiencia de aprendizaje automático de Google a las aplicaciones de Android e iOS en un paquete potente pero fácil de usar. Ya sea que sea nuevo o tenga experiencia en el aprendizaje automático, puede implementar la funcionalidad que necesita en solo unas pocas líneas de código. Esta es una versión beta de ML Kit para Firebase.

¿Cuál es la diferencia entre la detección de objetos y el seguimiento de objetos?

La detección de objetos se trata simplemente de identificar y ubicar todos los objetos conocidos en una escena. El seguimiento de objetos se trata de bloquear un objeto en movimiento en particular en tiempo real. Los dos son similares, sin embargo. La detección de objetos puede ocurrir en fotos fijas, mientras que el seguimiento de objetos necesita transmisión de video.

¿Por qué rastreamos objetos?

El seguimiento de objetos es la tarea de tomar un conjunto inicial de detecciones de objetos, crear una identificación única para cada una de las detecciones iniciales y luego rastrear cada uno de los objetos a medida que se mueven por los cuadros en un video, manteniendo la asignación de identificación.

¿Qué es la visión de AutoML?

AutoML Vision le permite entrenar modelos de aprendizaje automático para clasificar sus imágenes según sus propias etiquetas definidas. Entrene modelos a partir de imágenes etiquetadas y evalúe su rendimiento. Registre modelos entrenados para servir a través de la API de AutoML.

¿La detección de objetos es aprendizaje automático?

La detección de objetos es un problema de aprendizaje automático supervisado, lo que significa que debe entrenar sus modelos en ejemplos etiquetados. Cada imagen del conjunto de datos de entrenamiento debe ir acompañada de un archivo que incluya los límites y las clases de los objetos que contiene.

¿Cómo se realiza la detección de objetos?

La detección de objetos es una técnica de visión por computadora que funciona para identificar y ubicar objetos dentro de una imagen o video. Específicamente, la detección de objetos dibuja cuadros delimitadores alrededor de estos objetos detectados, lo que nos permite ubicar dónde están dichos objetos (o cómo se mueven a través de) una escena determinada.

¿Cuáles son los diferentes métodos de detección de objetos?

Detector MultiBox de disparo único (SSD) Solo mira una vez (YOLO) Red neuronal de refinamiento de disparo único para detección de objetos (RefineDet) Retina-Net.

¿Cómo ejecuto TensorFlow en Android?

Use un modelo TensorFlow Lite personalizado en Android en esta página. Modelos TensorFlow Lite. Antes de que empieces. Implementa tu modelo. Descargue el modelo en el dispositivo e inicialice un intérprete de TensorFlow Lite. Realizar inferencias sobre los datos de entrada. Obtenga las formas de entrada y salida de su modelo. Ejecute el intérprete. Anexo: Modelo de seguridad.

¿Qué es el archivo .TFLite?

Tensorflow Lite Converter convierte un modelo de Tensorflow en un archivo de búfer plano de Tensorflow Lite (. tflite). El archivo de búfer plano de Tensorflow Lite se implementa en el cliente, que en nuestros casos puede ser un dispositivo móvil con iOS o Android o un dispositivo integrado.

¿Podemos usar TensorFlow en Android?

TensorFlow se puede usar en cualquier lugar, desde entrenar modelos enormes en clústeres en la nube hasta ejecutar modelos localmente en un sistema integrado como su teléfono. Este codelab usa TensorFlow Lite para ejecutar un modelo de reconocimiento de imágenes en un dispositivo Android.

¿Cómo puedo identificar un objeto en una imagen?

La aplicación Google Goggles era una aplicación móvil de reconocimiento de imágenes que utilizaba tecnología de búsqueda visual para identificar objetos a través de la cámara de un dispositivo móvil. Los usuarios toman una foto de un objeto físico y Google busca y recupera información sobre la imagen.

¿La detección de objetos es aprendizaje profundo?

La detección de objetos generalmente usa diferentes algoritmos para realizar este reconocimiento y localización de objetos, y estos algoritmos utilizan el aprendizaje profundo para generar resultados significativos.

¿Cuál es la diferencia entre detección y clasificación de objetos?

La detección es el proceso de identificación y la clasificación es la categorización del objeto en base a unas clases o tipos previamente definidos. Si bien ambos se basan en propiedades discernibles del objeto, la clasificación podría tomar límites arbitrarios según el dominio del problema e independientemente de la detección.