利用WebRTC和TensorFlow通过网络实现计算机视觉3
作者:Chad Hart(原文链接) 翻译:刘通 原标题:Computer Vision on the Web with WebRTC and TensorFlow 前文连接:利用WebRTC和TensorFlow通过网络实现计算机视觉1;利用WebRTC和TensorFlow通过网络实现计算机视觉2 第3部分——浏览器端 开始之前,请先在项目的根目录位置创建
作者:Chad Hart(原文链接) 翻译:刘通 原标题:Computer Vision on the Web with WebRTC and TensorFlow 前文连接:利用WebRTC和TensorFlow通过网络实现计算机视觉1;利用WebRTC和TensorFlow通过网络实现计算机视觉2 第3部分——浏览器端 开始之前,请先在项目的根目录位置创建
作者:Chad Hart(原文链接) 翻译:刘通 原标题:Computer Vision on the Web with WebRTC and TensorFlow 前文连接:利用WebRTC和TensorFlow通过网络实现计算机视觉1 代码走查 第1部分——确保Tensorflow正常工作 为确保TensorFlow对象检测API正常工作,我们首先从用于演
Leandro 我们之前接到了给FIFA 2014年世界杯做推流的任务,我觉得这段经历很值得拿出来来共享。这篇文章是对架构,构成部分,经历的痛苦,学到的东西,开放的资源等等的一个简单概述。 一些数字 德国7:1战胜巴西 (是的,我们觉得并不光荣) 单场比赛同时50万的观众在线 – 阿根廷对阵瑞士 单场比赛达到580Gbps的速率 – 阿根廷对阵瑞士 整
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