| ਵਰਜਨ | 2020.06.26 |
|---|---|
| ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ | Joao Frasco |
| ਰਿਹਾਈ ਤਾਰੀਖ | 20 ਜੁਲਾ 2020 |
| ਮਿਤੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਗਈ | 20 ਜੁਲਾ 2020 |
| ਓਸ ਜਰੂਰਤਾਂ | iOS |
| ਜਰੂਰਤਾਂ | Requires iOS 13.5 or later. Compatible with iPhone, iPad, and iPod touch. |
| ਕੁੱਲ ਡਾਉਨਲੋਡਸ | 1 |
| ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਡਾਉਨਲੋਡਸ | 1 |
| ਮੁੱਲ | $1.99 |
ਵੇਰਵਾ
ਇਹ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਕੈਮਰਾ ਤੁਹਾਡੇ ਆਈਫੋਨ ਕੈਮਰੇ ਤੋਂ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਚਿੱਤਰਾਂ ਨੂੰ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਫੋਟੋ ਲੈਣ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਆਪਣੇ ਆਈਫੋਨ ਕੈਮਰੇ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਸਤੂ ਜਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਪੁਆਇੰਟ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਤੁਰੰਤ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਮੈਂ iOS ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਪੰਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: GoogLeNet ਸਥਾਨ (ਸੀਨਾਂ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲਈ), Inceptionv3, VGG16, Resnet50, ਅਤੇ SqueezeNet (ਸਾਰੇ 1000 ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਸਤੂਆਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ)। ਚੀਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਵਰਗੀਕਰਨ ਲੇਬਲ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਰ ਬਹੁਤ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਕਿੰਨੀ ਦੂਰ ਆ ਗਈ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੂੰਘੇ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕਸ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਲਿੰਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਗਏ ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ ਦੇ ਤਹਿਤ ਇੰਟਰਨੈਟ ਤੋਂ ਮੁਫਤ ਉਪਲਬਧ ਹਨ। ਹੇਠਾਂ।
GoogLeNetPlaces: ਕਰੀਏਟਿਵ ਕਾਮਨ ਲਾਇਸੰਸ। ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ http://places.csail.mit.edu 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ
Resnet50: MIT ਲਾਇਸੰਸ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ
Inceptionv3: MIT ਲਾਇਸੰਸ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ https://github.com/fchollet/keras/blob/master/LICENSE 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ
VGG16: ਕਰੀਏਟਿਵ ਕਾਮਨਜ਼ ਐਟ੍ਰਬਿਊਸ਼ਨ 4.0 ਇੰਟਰਨੈਸ਼ਨਲ(CC BY 4.0)। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ
SqueezeNet: BSD ਲਾਇਸੰਸ। ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ https://github.com/DeepScale/SqueezeNet/blob/master/LICENSE 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਹੈ
ਮੋਬਾਈਲਨੈੱਟ: ਅਪਾਚੇ ਲਾਇਸੈਂਸ। ਸੰਸਕਰਣ 2.0 http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
