Androidyolo: O que é e como usar?
Você já se perguntou quais objetos estão em uma imagem ou vídeo? Você quer detectar e reconhecer objetos em tempo real no seu dispositivo Android? Se sim, então você pode estar interessado no androidyolo, um projeto que permite executar o YOLO, um algoritmo de detecção de objetos de última geração, em seu dispositivo Android. Neste artigo, explicaremos o que é androidyolo, o que é YOLO, por que você deve usar o androidyolo e como usá-lo. Vamos começar!
androidyolo
Introdução
O que é androidyolo?
Androidyolo é a primeira implementação do YOLO para TensorFlow em um dispositivo Android. É compatível com o Android Studio e pode ser usado imediatamente. Ele pode detectar as 20 classes de objetos no conjunto de dados Pascal VOC: avião, bicicleta, pássaro, barco, garrafa, ônibus, carro, gato, cadeira, vaca, mesa de jantar, cachorro, cavalo, moto, pessoa, vaso de plantas, ovelha, sofá, trem e tv/monitor. Por enquanto, a rede gera apenas uma caixa delimitadora prevista por vez. O código pode e será estendido no futuro para produzir várias previsões.
O que é Yolo?
YOLO significa You Look Only Once. É um algoritmo de aprendizado profundo que pode detectar e classificar objetos em imagens e vídeos. Ao contrário de outros métodos de detecção de objetos que usam regiões ou janelas deslizantes para localizar objetos, o YOLO divide a imagem de entrada em uma grade de células e prevê caixas delimitadoras e probabilidades para cada célula. Isso torna o YOLO rápido e preciso, pois pode processar imagens em tempo real com alta precisão.
Por que usar androidyolo?
O Androidyolo tem várias vantagens sobre outros aplicativos de detecção de objetos. Em primeiro lugar, é de código aberto e de uso gratuito. Você pode baixar o código-fonte do GitHub e modificá-lo como desejar. Em segundo lugar, ele usa o TensorFlow, uma estrutura popular e poderosa para aprendizado de máquina. O TensorFlow permite que você execute cálculos complexos em seu dispositivo sem depender de serviços em nuvem ou conexão com a Internet.Em terceiro lugar, ele usa o YOLO, que é um dos melhores algoritmos de detecção de objetos disponíveis. O YOLO pode detectar vários objetos em uma imagem com alta precisão e velocidade.
Como usar o androidyolo?
Baixe e instale androidyolo
Do GitHub
Se você deseja baixar o código-fonte do androidyolo e construí-lo você mesmo, siga estas etapas:
Clone o repositório do GitHub usando este comando: git clone
Baixe o modelo TensorFlow YOLO neste link: [6]( e coloque-o em android-yolo/app/src/main/assets
Abra o projeto no Android Studio
Execute o projeto em seu dispositivo Android usando o comando Run 'app' e selecionando seu dispositivo
Do arquivo APK
Se você quiser apenas experimentar o androidyolo sem construí-lo você mesmo, você pode baixar o arquivo APK independente deste link: [7]( Basta abrir o navegador no seu dispositivo Android e baixar o arquivo APK. Quando o arquivo for baixado, ele deverá começar a ser instalado no seu dispositivo depois que você conceder as permissões necessárias.
Execute androidyolo no seu dispositivo
Conceder permissões
Antes de poder usar o androidyolo, você precisa conceder algumas permissões ao aplicativo. O aplicativo pedirá permissão para acessar sua câmera e seu armazenamento. Essas permissões são necessárias para que o aplicativo capture imagens e vídeos do seu dispositivo e salve os resultados. Para conceder as permissões, basta tocar em Permitir quando solicitado.
Escolha câmera ou galeria
Depois de conceder as permissões, você pode escolher se deseja usar o modo câmera ou galeria. O modo de câmera permite detectar objetos em tempo real usando a câmera do seu dispositivo. O modo galeria permite detectar objetos em imagens ou vídeos que já estão armazenados em seu dispositivo. Para alternar entre os modos, basta tocar no ícone no canto superior direito da tela.
Veja os resultados
Quando você está no modo de câmera, pode ver os objetos detectados pelo androidyolo na tela. O aplicativo desenhará uma caixa delimitadora em torno de cada objeto e o rotulará com seu nome e pontuação de confiança. Você também pode ver o FPS (quadros por segundo) e o tempo de inferência na parte inferior da tela. Para capturar uma imagem ou um vídeo, basta tocar no botão do obturador na parte inferior central da tela. O aplicativo salvará a imagem ou o vídeo no seu dispositivo e mostrará uma prévia dele.
Quando estiver no modo galeria, você pode selecionar uma imagem ou um vídeo da galeria do seu dispositivo tocando no ícone no canto inferior esquerdo da tela. O aplicativo processará a imagem ou o vídeo e mostrará os objetos detectados pelo androidyolo. Você pode ver as mesmas informações do modo de câmera, como caixas delimitadoras, rótulos, pontuações de confiança, FPS e tempo de inferência. Você também pode salvar os resultados tocando no ícone no canto inferior direito da tela.
Conclusão
Resumo do artigo
Neste artigo, aprendemos o que é androidyolo, o que é YOLO, por que devemos usar androidyolo e como usá-lo. Vimos que androidyolo é um projeto que nos permite executar o YOLO, um algoritmo de detecção de objetos rápido e preciso, em nossos dispositivos Android usando o TensorFlow. Também aprendemos como baixar e instalar androidyolo do GitHub ou arquivo APK e como executá-lo em nossos dispositivos usando o modo câmera ou galeria. Vimos como o androidyolo pode detectar e reconhecer objetos em imagens e vídeos com alta precisão e velocidade.
perguntas frequentes
P: Quais são os requisitos para executar o androidyolo?
R: Você precisa de um dispositivo Android com nível de API 21 ou superior e pelo menos 1 GB de RAM.
P: Como posso alterar as configurações do androidyolo?
R: Você pode acessar o menu de configurações tocando no ícone no canto superior esquerdo da tela. Você pode alterar vários parâmetros, como tamanho de entrada, limite de confiança, limite de supressão não máximo, número de threads e uso de GPU.
P: Como posso melhorar o desempenho do androidyolo?
R: Você pode tentar diminuir o tamanho da entrada, aumentar o limite de confiança, diminuir o limite de supressão não máximo, aumentar o número de threads e habilitar o uso da GPU. No entanto, essas alterações podem afetar a precisão dos resultados.
P: Como posso contribuir para o androidyolo?
R: Você pode bifurcar o repositório do GitHub e fazer suas próprias modificações. Você também pode relatar problemas ou sugerir recursos no GitHub.
P: Onde posso encontrar mais informações sobre o androidyolo?
R: Você pode visitar [5]( para obter mais detalhes sobre o androidyolo. Você também pode visitar [8]( para obter mais informações sobre o YOLO.
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