Android-TensorFlow-Lite-Example

在Android应用中集成TensorFlow Lite的介绍，用于通过相机图像进行对象检测

TensorFlow Lite 机器学习 Android 对象检测应用程序 Github 开源项目

该项目展示了如何在Android应用中集成TensorFlow Lite，用于通过相机图像进行对象检测。这是一个适合学习和实际应用的机器学习示例项目。

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FirebaseAndroidChat - 安卓即时通讯的集成解决方案

AndroidFirebaseGithubGoogle库集成开源项目聊天应用

FirebaseAndroidChat是一个集成了多功能的移动即时通讯Android应用，提供Google登录、实时文本、图片和位置信息分享。支持照片共享、位置传输等特性，通过集成常用安卓库实现功能完善。同时利用Firebase的数据库和认证功能，强化了数据的安全性。

SmartCropper - 智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档

GithubSmartCropperTensorFlowopencv开源项目智能图片裁剪机器学习

SmartCropper 是一个智能图片裁剪库，适用于身份证、名片和文档等照片。它使用基于 OpenCV 的智能算法识别边框，提供拖动锚点手动调节选区和放大镜定位功能，并通过透视变换裁剪和矫正选区来还原正面图片。该库支持丰富的 UI 设置，包括辅助线、蒙版、锚点和放大镜等，通过使用 TensorFlow 的 HED 网络优化智能选区算法，提高识别率，尤其适用于大图片的高效裁剪。

uTensor - 基于TensorFlow，专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架

ArmGithubTensorFlowuTensor嵌入式系统开源项目机器学习

uTensor是一个基于TensorFlow，专为Arm设备优化的轻量级机器学习推理框架。其核心运行时库仅有约2KB大小，提供模块化架构、低功耗执行、便捷调试和高效错误处理等功能。通过重构代码和工具，uTensor提升了模型修改和扩展的易用性，并支持高性能操作符和内存管理方案，确保系统运行的安全性和可靠性。

tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程

Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法

该教程全面介绍机器学习和深度学习算法，涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法，以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导，适合系统学习AI和算法的开发者参考。

machine-learning-experiments - 交互式机器学习实验的集合

GithubJupyter笔记本TensorFlow卷积神经网络开源项目机器学习递归神经网络

该项目展示了一系列交互式机器学习实验，包括Jupyter笔记本来演示模型训练过程，以及在线演示页面来展示模型运行效果。涵盖多层感知机至卷积神经网络等多种技术，适合探索和学习各类机器学习方法。

vertex-ai-samples - Google Cloud Vertex AI的机器学习与生成式AI示例资源

GithubGoogle CloudVertex AI开源项目机器学习模型开发生成式AI

此仓库包含用于演示如何使用、开发和管理Google Cloud Vertex AI平台的笔记本、代码示例和应用程序。无论是Vertex AI初学者，还是有经验的机器学习从业者，都可以在这里找到相关资源。用户可以探索、学习并贡献内容，以充分发挥机器学习的潜力。笔记本可以在Colab或Vertex AI Workbench中运行，方便用户详细了解每个服务的使用方法。

mediapipe - 支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能的平台

GithubMediaPipe人工智能开源项目机器学习跨平台

MediaPipe为开发者提供了一个平台，支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型，可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具，支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多，并参与社区交流和贡献。

TF-SimpleHumanPose - 2D多人体姿态估计和追踪的简易基线方法

GithubMS COCOTensorFlow姿态估计开源项目简单基线跟踪

该项目是利用TensorFlow实现的2D多人体姿态估计与追踪代码库，兼容多个数据集如MPII、PoseTrack 2018和MS COCO 2017。其代码简洁灵活，提供训练、测试和可视化功能，并生成与MS COCO和PoseTrack兼容的输出文件。在CUDA和cuDNN环境的Ubuntu系统上进行多GPU训练和测试。

learning-to-learn - TensorFlow和Sonnet在深度学习中的训练和评估优化指南

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了解如何使用TensorFlow和Sonnet在MNIST和CIFAR10等数据集上进行模型训练和评估。本文详细说明了命令行参数，涵盖了训练和评估的步骤，并介绍了从简单二次函数到复杂卷积神经网络的不同问题解决方案。掌握这些方法，可以实现自定义优化器并提高模型性能。

DeepCamera - 提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能，用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR

DeepCamera利用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR，提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能。该项目开源并简化了边缘AI开发，便于用户快速部署AI应用，有效提高监控系统的性能和效率。

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