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🎥 Künstliche Intelligenz Videos 🕛 kürzlich 5 Min Lesezeit
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How Roboflow enables thousands of developers to use computer vision with TensorFlow.js

↗ Quelle (blog.tensorflow.org)
🗣️ Stimme:
📑 Inhaltsübersicht

A guest post by lets developers build their own computer vision applications, from data preparation and model training to deployment and active learning. Through building that has'sFrom , the model is converted and automatically converted to support sevel various deployment targets; one of those targets is TensorFlow.js. While TensorFlow.js is not the only way to is a JavaScript SDK developers can use to integrate their trained model into a web app or Node.js app. Check this video for a quick introduction:

is a cross-platform microservice that enables developers to self-host and serve their model on-prem. (Note: while not all of Roboflow’s inference servers are TFjs-based, it is one supported means of model deployment.)

The that lets developers seamlessly test their models on images, video, and webcam streams.

that lets developers use their previous model's predictions as the starting point for annotating additional images.

One way users leverage Label Assist is in-browser predictions:

. That simply wouldn't be feasible if we had to spin up a fleet of cloud-hosted GPUs.

Behind the Scenes

To implement on the runtimes we wanted to use, integrate the, and one implementation of the Inference Server.

Try it Out

The easiest way to try roboflow.js is by using Preview on, , and , you can drop a video or use your webcam to run inference right in your browser. To see a live in-browser example, give this community created

To train your own model for a custom use case, you can

Vollständiger Original-Bericht
Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf blog.tensorflow.org.
↗ Original-Artikel auf blog.tensorflow.org lesen
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