深度计算机视觉大众化-TensorCam深度视觉摄像机

专知 2018-10-31 11:29
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【导读】TensorCam可能改变我们的生活。在这篇文章中,作者将描述到目前为止他所见过的最强大的、易于使用的、易于深度学习的摄像机。同时,它也对开发者开放,有了这个相机,所有技能水平的人都可以在不到5分钟的时间内开始深度学习。


作者 | Favio Vázquez

编译 | Xiaowen


https://www.wired.com/story/your-instagram-dogs-and-cats-are-training-facebooks-ai/


在计算机视觉和深度学习的世界里,是时候开始新的发展了,而这正是深入认知的人们正在为我们发起的。

 

如果你想练习你的深度学习技能,这是一个惊人的起点,用这台相机你可以在几分钟内建立自己的计算机视觉应用程序。

 

这里有一个很棒的系统介绍视频:


https://www.kickstarter.com/projects/deepconition/tensorcam-worlds-first-ai-camera-with-ptz-for-deve

 

最好的部分是它与深度学习工作室(Deep Learning Studio, DLS)完全连接,在DLS中,你可以从一个简单但功能强大的GUI中选择,可以在其中拖放神经网络并使用AutoML创建深度学习模型,到一个完全自主的IDE,在那里你可以编写代码并与你最喜欢的库交互。

 

DLS简化并加速了跨流行框架(如TensorFlow和MXNet)进行深度学习的过程。你可以将你的深度学习模型从DLS中推入到TensorCam。此外,TensorCam将提供完整的软件SDK。


这是你的工作流程:



如果你想了解更多关于DLS的信息,请查看以下内容:


https://towardsdatascience.com/a-video-walkthrough-of-deep-cognition-fd0ca59d2f76

 

或者参考Rajat这篇文章:


 

https://towardsdatascience.com/deep-learning-made-easy-with-deep-learning-studio-complete-guide-a5c5ae58a771


特征


  • 内置NLP技术,允许你开发基于自定义语言的通知。这些通知将通过像Alexa这样的智能家居设备来传递。

 

  • 内置最先进的深度学习芯片,可让你以高达2.4 Terra-OPS的计算性能运行深度学习模型。

 

  • 它与深度学习工作室(DLS)的紧密集成使得它具有高度的灵活性和可定制性,这将允许你在几个小时内运行自己的深度学习模型。

 

 


在这里你可以看到它如何与Alexa一起工作:



你可以创建一个货架库存监控模型:

 


一种可以在宝宝移动时开始记录的模型(是的,你现在可以这样做):

 


还有更多:)


与其他相机比较


他们的深度学习芯片每秒2.4Tera操作(最高),也是目前市场上最高的,你可以从这个比较中看到:

 

 

别误会,DeepLens和GoogleVision kit也很棒,我在过去确实使用过Google Vision Kit,我只希望后面的程序设计和界面更简单。。我的意思是,你必须把所有的东西都放在一个RaspberryPi里,然后创建一个模型,训练它,并希望它能在那里运行。

 

这与TensorCam有很大的不同,因为它带有PTZ(pan–tilt–zoom),这意味着相机能够进行远程定向和变焦控制。对于如此多的应用程序来说,这是非常棒的,也是必要的。

 

下面是一个更深入的比较:



你能用TensorCam做什么?



你可以通过使用TensorCam示例项目开始,这些项目涵盖了一些最流行的计算机视觉用例。随着你的技能和想法的发展,你可以使用DLS的云或桌面版本构建自定义的深度学习模型。作为一名开发人员,下面是一些示例,你可以使用最小编码或不编码在TensorCam上构建和部署这些示例:



如果你想要更多的想法,请在这里查看以下内容:


https://towardsdatascience.com/diy-deep-learning-projects-c2e0fac3274f

 

在这里,你可以看到一个员工跟踪系统的完整视频示例(你知道谁真的出现了):

 


哦,如果你想知道的话,你也有夜视能力:

 


 

原文链接:https://towardsdatascience.com/democratizing-deep-computer-vision-for-once-and-for-all-tensorcam-3f94b09546eb


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