大家是不是在分別接觸了Teachable Machine與OpenVINO之後,不禁會聯想「是否能讓這兩個簡單易用的酷工具結合在一起?」一個負責處理模型訓練,另一個負責處理推論與應用,若能成功便可讓大夥享齊人之福,把複雜事情簡單化,短時間內即可完成應用雛形。現在就和我們一起一探究竟吧!
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本篇文章要教大家使用MediaPipe Face Mesh,它是一種能將人臉劃分成許多區域的算法,可在臉上標註468個3D標註點。主要使用機器學習(Machine Learning)來運算3D表面的幾何形狀,無需使用深度相機,只要簡單的WebCam即可實現。
上一個單元教大家如何安裝 MediaPipe,相信您已經知道如何在虛擬環境中下指令,並且也準備好程式編輯器了吧?接下來要帶大家一起看看 MediaPipe官方網站針對每個功能,所提供的範例程式,本文的主題就是-人臉檢測 Face Detection。
「MediaPipe應用教學」系列文章將教大家如何應用 MediaPipe 這強大的機器學習程式庫,我們將採用Python這個程式語言來執行各個功能,本文單元(一)將教大家如何環境設定,包含安裝執行環境、設定執行環境等內容,最後加碼小編推薦的文字編輯器介紹。
KL520是耐能公司-Kneron所設計的深度神經網路運算處理器,Kneron KL520 USB AI Dongle 即是以KL520為微處理器的神經網路運算棒。本文將為大家分享如何環境建置、安裝套件、設定USB裝置權限,讓KL520 Dongle運作,並且搭配攝影機測試其影像辨識功能。