Надеюсь, вам всем понравилось глубокое погружение в WWDC на прошлой неделе. Мы рады видеть, как все новые инструменты для разработчиков будут и дальше делать iOS-разработчиков более гибкими и мощными (и, в нашем случае, более поддающимися машинному обучению на устройстве).
Вернемся к нашим регулярным программам на этой неделе - посмотрите, что нового в Heartbeat, а также несколько статей из архивов.
Приятного чтения,
Остин
На этой неделе в Heartbeat
Глубокое обучение в JavaScript (часть 4)
Создание настраиваемого классификатора изображений в реальном времени в браузере с помощью Transfer Learning
- Автор: Rising Odegua
Детектор социальной дистанции с Python, YOLOv4, Darknet и OpenCV
Узнайте, как создать детектор социальной дистанции с помощью YOLOv4, Darknet, CUDA и OpenCV.
- Автор Равинду Сенаратне
MACE: Глубокое обучение, оптимизированное для мобильных и периферийных устройств
Разбивка подхода Xiaomi к механизму вывода для глубокого обучения и краткое руководство о том, как вы можете использовать его для создания собственной модели машинного обучения, готовой к периферии.
- Автор Джамшед Хан
LiDAR и Camera Fusion в самоуправляемых автомобилях
Слияние датчиков - один из ключевых аспектов беспилотных автомобилей.
- Автор Джереми Коэн
Из архивов
Создание детектора маски для лица на устройстве с помощью Fritz AI Studio
Распознавание в реальном времени маски пользователя с помощью мобильного машинного обучения.
- Автор Джеймсон Тул
Распознавание и обнаружение лиц на iOS с использованием собственного кода Swift, Core ML и ARKit
Использование собственной библиотеки Swift для распознавания и обнаружения лиц в приложении iOS.
Развертывание моделей машинного обучения на Google Cloud Platform (GCP)
Тренируйтесь на Kaggle; развернуть в Google Cloud.
- Автор: Бамигбаде Опейеми
Обнаружение 3D-объектов в реальном времени на мобильных устройствах с помощью MediaPipe
Набег Google в неизведанные области на периферийных устройствах с помощью конвейеров машинного обучения.
- Автор Раджат Сахай
