Нейронная сеть для андроид

Искусственный интеллект на Андроид на русском: 5 лучших приложений

Еще каких-нибудь 9-10 лет назад искусственный интеллект на Анд ро ид — это был предел мечтаний. Да и вообще вопрос об искусственном интеллекте многих бы в то время поставил в ступор.

Но мы, современники, уже знаем многое об ИИ, даже если не работаем в сфере IT. Почему? Да потому что в руках многих из нас сейчас можно увидеть современный смартфон, внутри которого есть функции, построенные на искусственном интеллекте. И если вы не знали , что это именно искусственный интеллект, то сейчас узнаете.

Искусственный интеллект на Андроид и других мобильных ОС

ИИ для Андроид часто используется для распознавания каких-либо объектов на изображениях и не только. Типичным примером такого использования нейросети явля ю тся:

Приложения для камеры, которые могут идентифицировать объект или происходящую сцену. При определении предмета в некоторых приложениях выдается информация об этом предмете из Википедии. При идентификации сцен часто возможна автоподстройка оптимальных настроек: свет, яркость, цвет и т. д.

Всем знакомое распознавание лица владельца смартфона — это т ож е искусственный интеллект на Андроид. Сам процесс происходит таким образом: вас фотографирует фронтальная камера , и потом ваш снимок ИИ сравнивает с имеющимся вашим изображением по нескольким ключевым точкам. Если вы «похожи» на свое изображение, то вам разблокируется телефон, если нет — тогда вы введете пароль вручную. А при этом система «внесет» изменения вашей внешности для будущей разблокировки ; это актуально, если вы начали носить очки, усы, бороду и др.

Распознавание речи. Всем известный «Окей , Гугл!» — это тоже ИИ для Андроид.

Онлайн — переводчики, тот же Google Translate Online. Или другие приложения, способные в онлайн — режиме переводить вашу речь или текст.

Помимо этого , еще есть более «тонкие» устанавливаемые приложения для определения движения объектов онлайн, распознавания жестов, автоматической настройки звука, дополненной реальности, систем навигации и др.

Помимо «видимых» моментов в вашем смартфоне, ИИ применяется для внутренней оптимизации производительности телефона. К примеру, когда вы читаете новости или просто слушаете музыку , телефону не нужно задействовать все свои ресурсы, тогда ИИ для этой работы включает несколько низкопроизводительных, но энергосберегающих ядер смартфона. Ну а если вы решили поиграть в какую-то игрушку, то ИИ может задействовать высокопроизводительные ядра смартфона, которые более требовательны к энергоресурсам.

Первое внедрение искусственного интеллекта непосредственно в систему смартфона на Андроид осуществила компания Huawei в 2017 году. С тех пор это стало нормой для современных смартфонов.

Перспективы внедрения искусственного интеллекта в смартфоны просто огромны, многие гиганты телефонной индустрии лишь понемногу приоткрывают «завесу». К примеру , в скором будущем будет внедрено такое свойство:

Фронтальная камера будет проводить постоянный анализ лица своего владельца, чтобы понимать его состояние, настроение и считывать эмоции. Далее на основе этих данных какой-нибудь помощник будет давать рекомендации, что и как лучше сделать, чтобы улучшить состояние владельца.

Это будет в будущем, а пока давайте посмотрим на 5 самых интересных приложений для Андроид, которые используют искусственный интеллект.

Приложения на основе ИИ для Андроид

Предлагаем посмотреть ТОП-5 интересных приложений для Андроид, которые используют ИИ:

JAESA. Это электронная женщина в вашем смартфоне за небольшие деньги. Она умеет: размышлять, выслушивать, давать советы, оказывать помощь при работе со смартфоном, а также самообучаться. Помимо этого , она способна делать простые вещи: отслеживать календарь, контролировать подключение по Wi — Fi или Bluetooth , переводить текст на нужный язык и др.

Moments. Тем , кто любит делать по пар е сотен фото в день, а потом выбирать , какие из них лучшие, эта программа очень пригоди тся . Она способна выбрать лучшие фотографии из всех сделанных, также она может отослать их вашим друзьям или опубликовать в Фейсбуке. Помимо этого , она способна распознавать лица на фото. К примеру, вы можете задать фото знакомого человека, а программа отберет все фото, где изображен этот человек.

Pic ai. Программа с ИИ для А ндро и д-камеры. Она способна распознать объекты и легко различает происходящую сцену, поэтому может предложить лучшие из возможных настроек съемки.

Musixmatch. Если вы любите слушать музыку и заучивать песни, то это приложение может вам помочь. Это плеер, который способен найти тексты к песням, которые он проигрывает. Если нужно, то он переведет вам текст песни с иностранного языка. Людям, которые играли в казино со смартфона или планшета через браузер, использование отдельного приложения способно существенно облегчить жизнь. Поэтому, если не хочешь расставаться со своим любимым гаджетом, и иметь доступ с любого устройства, переходи в онлайн казино пин ап и наслаждайся круглосуточным доступом к лучшим игровым слотам и оперативным выводом денег. В казино Пин Ап существуют определенные лимиты на денежные выплаты, ознакомиться с ними можно в тематическом разделе.

AM droid. Отследите свой сон. Это «умный» будильник, который не только точно вас разбудит, но и подскажет, что вам пора ложиться спать, чтобы вы успели выспаться.

Заключение

Искусственный интеллект , на самом деле , уже очень плотно зашел в наши Андроид- смартфоны. Приложений, которые используют нейросеть , уже очень много. В обозримом будущем приложений без нейросети просто не будет. ИИ плотно займет свою нишу , хотим мы этого или нет.

Мы будем очень благодарны

если под понравившемся материалом Вы нажмёте одну из кнопок социальных сетей и поделитесь с друзьями.

Источник

TensorFlow для мобильных устройств на Android и iOS

TensorFlow обычно используется для тренировки масштабных моделей на большом наборе данных, но нельзя игнорировать развивающийся рынок смартфонов и необходимость создавать будущее, основанное на глубоком обучении.

Перед вами перевод статьи TensorFlow on Mobile: Tutorial, автор — Sagar Sharma. Ссылка на оригинал — в подвале статьи.

Те, кто не может долго ждать, раздвигают границы, создавая инструменты, нацеленные на рынок с многотриллионным оборотом. Вы являетесь частью этого рынка, потому что, возможно, прямо сейчас читаете эту статью на своем Android или iOS устройстве либо оно лежит у вас в кармане, в любом случае, вы знаете, насколько машинное обучение на мобильных устройствах ориентировано на будущее.

Больше туториалов по Tensorflow:

Я опубликую два туториала о том, как запустить модели машинного обучения на вашем Android или iOS устройстве. В этом туториале используется более стабильная версия TensorFlow — TensorFlow Mobile, так что следуйте инструкциям по реализации своей модели и оптимизации ее для мобильных устройств.

Мы собираемся создать классификатор изображений путем тренировки финального слоя (Bottleneck) модели Inception-v3 и затем оптимизировать модель для смартфонов.

Туториал содержит всего 6 шагов.

Шаг 1: Создаем модель с помощью TensorFlow

Я уверен, что вы уже знакомы с этим шагом, поскольку вы учитесь запускать ту же модель на смартфонах.

Кроме того, чтобы этот туториал был строго ориентирован на внедрение модели на смартфоны, изучите этот быстрый урок Распознавание изображений с TensorFlow и Python API на CPU. Таким образом, мы будем на одной странице, и вы можете начать работу в новой директории с помощью обученной модели.

FYI: данные, на которых обучается модель, содержат виды цветов — тюльпаны, ромашка, подсолнух, одуванчик и розы.

После вы должны иметь эти два файла:

1. tf_files/retrained_graph.pb, который содержит версию выбранной сети с натренированным на ваших категориях последним слоем и
2. tf_files/retrained_labels.txt, который является текстовым файлом, содержащим ярлыки.

Шаг 2: Создание оптимизированной модели

Выполните следующую команду (соблюдайте путь):

Это создаст новый оптимизированный файл модели tf_files/optimized_graph.pb

Примечание. Если вы получаете сообщение об ошибке KeyError: «Следующие входные узлы не были найдены: <‘input’>n, то замените «input» на «Mul».

Компромиссы

Чтобы одновременно уменьшить предварительную обработку приложения и уменьшить размер библиотеки, tensorflow поддерживает только подмножество операций, которые обычно используются во время вывода. Операции, которые не поддерживаются, tensorflow/contrib/makefile/tf_op_files.txt

Проверка

Убедитесь, что ваш новый оптимизированный граф запущен, и файл optimize_for_inference, который удаляет все узлы, которые не нужны для заданного набора входных и выходных сигналов, не изменил выход сети.

Сравните вывод одного и того же изображения с помощью файла label_file на графах retrained_graph.pb и optimized_graph.pb:

Выполняйте эти команды одну за другой, и если оба выхода идентичны, то optimized_graph.pb создан верно.

Шаг 3: Квантуем модель, затем сжимаем

Проблема заключается в том, что размер модели по-прежнему большой и определенно не подходит для мобильных телефонов. Большая часть пространства, занимаемого графом, это веса — большие блоки чисел с плавающей запятой. Каждый вес имеет разное значение с плавающей запятой, с очень небольшой регулярностью.

Но сжатие работает за счет использования регулярности данных.

Квантование помогает уменьшить размер нейронной сети, выполняя квантование по весам. Это дает гораздо больше повторений в графе и сильно помогает в дальнейшем сжатии модели.

Используйте скрипт quantize_graph, чтобы применить изменения к графу:

Теперь сжимайте модель:

Это создаст файл rounded_graph.pb

Вы должны увидеть значительное улучшение сжатия.

Примечание. Если вы видите ошибку при запуске файла quantize_graph, загрузите этот файл и вставьте его в tools/quantization/quantize_graph.py в библиотеку Tensorflow (туда где установлен Tensorflow).

Далее туториал делится на два раздела — Android и iOS.

iOS — Шаг 4: Добавляем блок TensorFlow-experimental

Добавьте TensorFlow-experimental в ваш pod файл, который устанавливает универсальную бинарную структуру. Это самый простой способ запустить shadoworflow на iOS.

iOS — Шаг 5: Создайте приложение

• Создайте собственное приложение или загрузите уже созданное приложение в XCode.
• Добавьте файл под названием Podfile в корневую директорию проекта со следующим содержимым:

• Запустите pod install для загрузки и установки TensorFlow-экспериментального модуля.
• Откройте файл YourProjectName.xcworks и добавьте свой код.
• В настройках сборки приложения обязательно добавьте $(inherited) к «Other linker flags» и «Header Search Paths».

iOS — Шаг 6: Запускаем сэмплы

Для запуска iOS сэмплов вам понадобится Xcode 7.3 или новее.

Имеется по три примера в simple, бенчмарке (benchmark) и камере (camera). Можете скопировать код.

Загрузите Inception v1 из корня Tensorflow и извлеките ярлык и файлы графов в папки данных внутрь примеров camera и simple, используя следующие шаги:

Перейдите в одну из директорий сэмпла, загрузите экспериментальный модуль Tensorflow-experimental и откройте рабочее пространство Xcode. Обратите внимание, что установка модуля может занять много времени, так как он большой (

450 МБ). Если вы хотите запустить простой пример, то:

Запустите простое приложение в симуляторе XCode. Вы должны увидеть одноэкранное приложение с кнопкой Run Model. Нажмите на него, и вы должны увидеть изображение Grace Hopper. После того, как вы построите и запустите его, вы должны получить изображение с камеры в реальном времени, которую вы можете наводить на объекты, чтобы получить результаты распознавания в реальном времени.

Примечание: я уверен, что мог допустить какую-то ошибку или что-то недосказать в разделе iOS. Пожалуйста, перейдите по следующим официальным ссылкам и оставьте комментарий, если вы обнаружите какую-либо ошибку, сообщество поможет вам.

Android — Шаг 4. Настройка Android Studio и тестовый запуск

Есть два способа осуществить задачу — это Android Studio и Bazel. Я буду использовать AS, так как с ней знакомы больше людей.

Тестовый прогон

Чтобы проверить, все ли работает правильно в Android Studio, давайте проведем тестовый запуск.

Откройте Android Studio и выберите «Открыть существующий проект Android Studio».

• Перейдите в директорию tensorflow-for-poets-2/android/tfmobile.
• Откройте файл Build.gradle и синхронизируйте Gradle. Если все работает отлично, нажмите кнопку BUILD>BUILD APK.

Теперь папка должна идти с файлом app.apk, скопируйте его в телефон и установите. Кроме того, не забудьте включить режим разработчика в вашем телефоне.

Android — Шаг 5: Запустите настроенное приложение

Если до этого момента все работает нормально, то дальше все уже пойдет как по маслу. По умолчанию стоит приложение для классификации изображений с 1000 категориями из Imagenet. Теперь, чтобы запустить наше настроенное приложение, выполните следующие два шага:

• Добавьте файлы вашей модели в проект.

Прямо сейчас демонстрационное приложение просматривает файл graph.pb и файл label.txt, присутствующий в android/tfmobile/assets, а не ваши файлы roundnded_graph.pb и retrained_labels.txt.

• Теперь замените файлы следующей командой или вы можете сделать это вручную.

Измените «output_name» в файле ClassifierActivity.java

Выходной узел для нашей модели имеет другое имя: «final_result». Откройте ClassifierActivity.java и обновите переменную OUTPUT_NAME следующим образом:

Запустите снова, теперь все должно работать.

Я постарался сделать статью максимально точной и легкой для понимания. Любые комментарии, предложения или вопросы пишите в комментариях

Источник

Распознавание объектов на android с помощью TensorFlow: от подготовки данных до запуска на устройстве

Обучение нейросети распознаванию образов — долгий и ресурсоемкий процесс. Особенно когда под рукой есть только недорогой ноут, а не компьютер с мощной видеокартой. В этом случае на помощь придёт Google Colaboratory, которая предлагает совершенно бесплатно воспользоваться GPU уровня Tesla K80 (подробнее).

В этой статье описан процесс подготовки данных, обучения модели tensorflow в Google Colaboratory и её запуск на android устройстве.

Подготовка данных

В качестве примера попробуем обучить нейросеть распознавать белые игральные кости на черном фоне. Соответственно, для начала, надо создать набор данных, достаточный для обучения (пока остановимся на

Для обучения воспользуемся Tensorflow Object Detection API. Все необходимые для обучения данные мы подготовим на ноутбуке. Нам понадобится менеджер управления окружением и зависимостями conda. Инструкция по установке тут.

Создадим окружение для работы:

И активируем его:

Установим зависимости которые нам понадобятся:

Создадим папку object_detection, и положим все наши фотографии в папку object_detection/images.

В Google Colab есть ограничение на использование памяти, поэтому перед разметкой данных нужно снизить разрешение фотографий, чтобы в процессе обучения не столкнутся с ошибкой «tcmalloc: large alloc. «.

Создадим папку object_detection/preprocessing и добавим в неё подготовленные скрипты.

Для изменения размера фото используем скрипт:

Этот скрипт пробежится по папке с указанными фото, изменит их размер до 800×600 и сложит их в object_detection/images/resized. Теперь можно заменить ими оригинальные фотографии в object_detection/images.

Для разметки данных воспользуемся тулзой labelImg.

Клонируем репозиторий labelImg в object_detection

Переходим в папку labelImg

и выполняем команду:

После этого можно приступить к разметке данных (это самый долгий и скучный этап):

В “Open dir” указываем папку object_detection/images и проходим по всем фото, выделяя объекты для распознавания и указывая их класс. В нашем случае это номиналы игральных костей (1, 2, 3, 4, 5, 6). Сохраним метаданные (файлы *.xml) в той же папке.

Создадим папку object_detection/training_demo, которую мы чуть позже зальем в Google Colab для обучения.

Разделим наши фото (с метаданными) на тренировочные и тестовые в соотношение 80/20 и переместим их в соответствующие папки object_detection/training_demo/images/train и object_detection/training_demo/images/test.

Создадим папку object_detection/training_demo/annotations, в которую будем складывать файлы с метаданными необходимыми для обучения. Первым из них будет label_map.pbtxt, в котором укажем отношение класса объекта и целочисленного значения. В нашем случае это:

Помните метаданные, которые мы получили в процессе разметки данных? Чтобы использовать их для обучения, необходимо конвертировать их в формат TFRecord. Для конвертации воспользуемся скриптами из источника [1].

Проведем конвертацию в два этапа: xml -> csv и csv -> record

Источник