| Versione | 2020.06.26 |
|---|---|
| Editore | Joao Frasco |
| Data di rilascio | 20 lug 2020 |
| Data aggiunta | 20 lug 2020 |
| Requisiti del sistema operativo | iOS |
| Requisiti | Requires iOS 13.5 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| Download totali | 1 |
| Download a settimana | 1 |
| Prezzo | $1.99 |
Descrizione
Questa telecamera di intelligenza artificiale utilizza modelli di Machine Learning per classificare le immagini in tempo reale dalla fotocamera del tuo iPhone. Non è necessario scattare una foto, basta puntare la fotocamera dell'iPhone verso qualsiasi oggetto o scena e la classificazione avviene istantaneamente. Ho fornito cinque diversi modelli di machine learning disponibili per iOS, tra cui: GoogLeNet Places (per classificazioni di scene), Inceptionv3, VGG16, Resnet50 e SqueezeNet (tutti addestrati per classificare oggetti in 1000 categorie). Oltre a classificare le cose, fornisce anche la probabilità dell'etichetta di classificazione assegnata.
Questo è uno strumento semplice ma molto potente che dimostra fino a che punto sono arrivati l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico, in particolare la potenza delle reti neurali profonde e, in particolare, delle reti neurali convoluzionali. Questi modelli sono tutti liberamente disponibili da Internet con le licenze fornite dai collegamenti sotto.
GoogLeNetPlaces: Licenza Creative Common. Maggiori informazioni sono disponibili su http://places.csail.mit.edu
Resnet50: licenza MIT. Maggiori informazioni sono disponibili su https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE
Inceptionv3: licenza MIT. Maggiori informazioni sono disponibili su https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE
VGG16: Attribuzione Creative Commons 4.0 Internazionale (CC BY 4.0). Maggiori informazioni sono disponibili su https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
SqueezeNet: licenza BSD. Maggiori informazioni sono disponibili su https://github.com/DeepScale/SqueezeNet/blob/master/LICENSE
MobileNet: licenza Apache. Versione 2.0 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
