Android部署MediaPipe自定義手勢識別模型
本項目基於Google MediaPipe和Android CameraX技術棧，實現了一個高性能的即時手勢識別Android應用。項目採用了MediaPipe最新的Gesture Recognition API，支持多種手勢類型的識別，包括豎大拇指、勝利手勢、張開手掌等常見手勢，同時具備即時手部關鍵點檢測和繪製功能。
閱讀全文MediaPipe自定義手勢識別訓練模型
MediaPipe是Google開源的一個用於構建感知管道以處理視頻、音頻等時間序列數據的框架。其中MediaPipe Hands是一個高性能的手部關鍵點檢測解決方案，能夠在移動設備上即時檢測手部關鍵點。
閱讀全文基於Tensorflow2實現的中文聲紋識別
這個項目很好地展示瞭如何使用深度學習模型來進行聲紋識別和聲紋對比。下面我將對代碼進行一些優化、改進，並提供一些建議，以便更好地實現這些功能。 ### 1. 項目結構 首先確保項目的目錄結構清晰易懂，例如： ``` VoiceprintRecognition/ ├── data/ │ ├── train_data/ │ │ └── user_01.wav │ ├── test_
閱讀全文基於Tensorflow2 Lite在Android手機上實現圖像分類
這個項目主要實現了一個基於TensorFlow Lite的圖像分類應用，能夠使用Android設備上的攝像頭或相冊中的圖片進行物體識別，並提供即時預測功能。以下是對該項目的核心步驟和關鍵代碼的詳細解析： ### 項目結構 - **TFLiteModel**: 包含模型相關配置。 - **MainActivity**: 主界面，用於啓動相機或選擇圖片進行分類。 - **RunClassifier
閱讀全文基於MTCNN和MobileFaceNet實現的人臉識別
你的項目設計了一個基於深度學習的人臉識別系統，並且提供了一個前後端分離的實現。這個系統包括了前端頁面和後端服務，可以用來進行人臉註冊和即時人臉識別。以下是對你代碼的一些詳細分析和改進建議： ### 前端部分 1. **HTML模板**: - 你已經在 `templates` 目錄下創建了一個簡單的 `index.html` 文件，用於提供用戶界面。 - 可以添加一些基本的CSS樣式
閱讀全文基於Kersa實現的中文語音聲紋識別
感謝你提供的關於聲紋識別和對比的詳細說明。下面，我將爲你提供一個更詳細的PaddlePaddle版本的具體實現步驟，並附上代碼示例。這個項目將會包括數據預處理、模型訓練、聲紋對比和註冊與識別。 ### 1. 環境搭建 首先確保你已經安裝了 PaddlePaddle 和其他必要的庫，如 `numpy`、`sklearn`等。可以通過以下命令進行安裝： ```bash pip install p
閱讀全文Mediapipe框架在Android上的使用
你的實現已經非常接近完成，但爲了確保一切都能正常工作，我將提供一個更完整的代碼示例，並進行一些改進和優化。此外，我會詳細解釋每個部分的作用。 ### 完整的代碼 首先，我們需要導入必要的庫： ```java import android.content.pm.PackageManager; import android.os.Bundle; import android.view.Surfa
閱讀全文使用Tensorflow實現聲紋識別
你的項目提供了一個基於TensorFlow的聲紋識別框架，涵蓋了數據準備、模型訓練和聲紋識別等多個步驟。這是一個很好的實踐案例，展示瞭如何將深度學習技術應用於實際問題中。下面我會從幾個方面對你的項目進行分析，並給出一些建議。 ### 優點 1. **結構清晰**：項目的代碼組織結構較爲合理，分爲多個模塊來分別處理數據、模型訓練和聲紋識別。 2. **數據處理**：使用`librosa`庫讀取音
閱讀全文基於Tensorflow實現聲音分類
這個項目詳細地介紹了使用TensorFlow進行音頻分類的步驟，從數據準備到模型訓練、預測和即時錄音識別。以下是對你提供的代碼和技術細節的一些總結和補充說明： ### 1. 數據集準備 - **數據來源**：使用了Kaggle上的鳥叫聲分類數據集。 - **數據處理**： - 將音頻文件轉換爲梅爾頻譜圖（mel spectrogram）。 - 使用Librosa庫將文件讀取爲np數組，並
閱讀全文使用TensorFlow Lite在Android手機上實現圖像分類
這個教程詳細介紹瞭如何使用TensorFlow Lite在Android應用中進行圖像識別。從配置環境、創建項目到實現拍照和加載模型並進行預測，每一步都提供了清晰的代碼示例和步驟說明。以下是對你提供的內容的一個總結和補充： ### 1. 環境搭建 確保你的系統已經安裝了Java 8, Bazel, 和Gradle。可以通過以下命令檢查是否已安裝： ```bash java --version b
閱讀全文TensorFlow的安裝
這篇文章詳細介紹了在本地使用TensorFlow進行模型訓練與預測的具體步驟，特別強調了如何通過Docker容器來安裝和配置TensorFlow，以確保開發環境的穩定性和可移植性。主要內容包括以下幾個方面： 1. **安裝TensorFlow依賴**：首先需要安裝特定版本的Python、pip以及虛擬環境。推薦使用指定版本（如3.5）以避免兼容性問題。 2. **利用Docker容器簡化安裝過
閱讀全文初步瞭解TensorFlow
這篇筆記非常詳細地介紹了使用TensorFlow訓練一個3層神經網絡來進行手寫數字識別的過程。以下是筆記的主要內容和關鍵點： 1. **數據集準備**： - 使用了`load_dataset()`函數加載MNIST數據集。 - 將數據集中的圖像重新調整爲28x28大小，並對標籤進行one-hot編碼。 2. **創建佔位符**： - 定義輸入和輸出的維度，創建了用於存儲特徵和
閱讀全文