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hms-ml-demo

HUAWEI ML Kit能力展示示例应用

该项目包括多个展示HUAWEI ML Kit能力的示例应用,分为场景演示和应用案例两部分。用户可以通过二维码直接下载和安装Android程序。项目还提供技术支持,包括在Reddit和Stack Overflow上获取信息和解决开发问题,并可在华为开发者论坛中加入讨论。如果在使用示例代码时遇到问题,可以在GitHub提交问题或提出拉取请求。

MLKit - Android机器学习开发的高效工具库
AndroidGithubGoogleMLKit图像识别开源项目机器学习
MLKit是一个Android机器学习工具库,集成了Google的多项视觉识别技术。它支持条码扫描、人脸检测、图像标签和对象检测等功能。开发者无需深厚的机器学习背景,即可通过简单的代码实现复杂功能。此外,MLKit还提供API支持在应用中使用自定义TensorFlow Lite模型,为开发者提供了更多灵活性。
ai-demos - AI和LLM实践代码示例集合
AIGithubLLMYouTube开源项目演示示例代码
ai-demos是一个开源代码仓库,收集了多个人工智能和大型语言模型(LLM)的构建案例。项目主要展示AI构建相关的示例代码,源自各种技术演示。开发者可以在此获取AI应用开发的实践参考。此外,项目还关联了YouTube上的Deploying AI频道,提供相关演示的原始视频,便于深入学习AI部署知识。
ML-examples - 详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台
Arm NNCMSISGithubPyArmNNRaspberry PiTensorFlow Lite开源项目
提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。
coreml-examples - CoreML演示应用集合展示苹果神经引擎优化技术
CoreMLGithubiOS开发开源项目机器学习模型优化苹果神经引擎
该仓库收录了多个为苹果神经引擎优化的CoreML演示应用,展示了先进机器学习模型在iOS设备上的应用。涵盖FastViT图像分类、Depth Anything V2单目深度估计和DETR语义分割等模型。这些实例不仅展示CoreML功能,还为开发者提供在iOS设备上部署复杂机器学习模型的参考。项目采用coremltools进行优化和测试,是iOS机器学习开发的重要学习资源。
djl-demo - 深度Java库示例集,推理、训练到多平台深度学习应用
Deep Java LibraryGithubJava API开源项目模型部署深度学习示例应用
代码仓库包含丰富的Deep Java Library (DJL)示例,展示了其在推理、训练、移动应用开发、云服务集成和大数据处理方面的多样化应用。涉及图像分类、对象检测和自然语言处理等领域,并提供了跨平台深度学习模型部署方案。这些实例有助于开发者迅速掌握DJL技术,并在多种实际场景中应用。
mediapipe-samples - 机器学习应用开发基础步骤展示
GithubMediaPipe低代码开发开源项目无代码开发机器学习平台跨平台部署
MediaPipe-samples项目展示了创建机器学习应用的基本步骤。项目提供MediaPipe Solutions的低代码/无代码工具,如Tasks、Model Maker和Studio,用于构建跨平台ML解决方案。该仓库接受修复性贡献,但不接收新示例以保持项目简洁。开发者可在自有仓库中分享复杂示例和教程。
mlc-MiniCPM - Android设备上运行MiniCPM轻量级AI模型
AndroidGithubMLC-LLMMiniCPM开源项目模型量化移动端部署
mlc-MiniCPM项目基于MLC-LLM技术,实现了MiniCPM和MiniCPM-V模型在Android设备上的运行。该项目开发了Android应用程序,支持用户与AI模型进行文本和图像交互。通过4位量化技术,项目将模型压缩以适应移动设备资源,在保持性能的同时提高运行效率。
mlx-examples - MLX框架多领域应用示例集合
Apple SiliconGithubMLX开源项目机器学习模型示例深度学习
MLX-Examples项目提供了MLX框架在文本、图像、音频和多模态等领域的应用示例。包含语言模型、图像生成、语音识别等实现,支持Hugging Face预训练模型。这些示例展示了MLX在Apple Silicon上的应用,为机器学习开发者提供了参考资源。
AndroidTensorFlowMachineLearningExample - Android应用集成TensorFlow的详细教程
AndroidGithubTensorFlow对象检测开源项目机器学习示例项目
此项目提供了在Android应用中集成TensorFlow的详细指南。开发者可以学习如何构建和使用TensorFlow项目及其库文件(.so和.jar文件),通过具体示例了解如何使用TensorFlow进行物体检测,包括处理从相机拍摄的图像。适合希望将机器学习技术应用在移动设备上的开发者。
react-native-ml-kit - 使用 Google ML 套件的 React Native 设备端机器学习
GithubML KitReact Native开源项目文本识别机器学习条码扫描
本项目使用React Native和Google ML Kit,实现多种设备端机器学习功能,如图像标记、语言识别、人脸检测、文本识别和条形码扫描,并支持Android和iOS系统。部分高级功能如对象检测和智能回复尚不支持。
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