Создайте приложение для обнаружения объектов на TensorFlow | Запустите его на Reachy Mini

Узнайте, как создать собственное приложение для обнаружения объектов на TensorFlow и развернуть его на реальном роботе с помощью PyCharm. Смотрили видео о создании приложения на Back To Engineering? ▶️ Начните с него:    • I build this Open-Source AI Robot a custom...   В этом практическом руководстве Юлия Фероли шаг за шагом покажет вам, как создать приложение для обнаружения объектов на базе TensorFlow с нуля, с небольшой помощью Reachy Mini, робота с открытым исходным кодом от Pollen Robotics. Попутно мы также используем Claude Code непосредственно в PyCharm, чтобы ускорить разработку и отладку. Узнайте, как настроить обнаружение объектов на видеопотоке с камеры в реальном времени и развернуть его, чтобы робот мог отслеживать объекты и реагировать на них в режиме реального времени. Вы научитесь использовать TensorFlow для компьютерного зрения, начиная с предварительно обученной модели обнаружения объектов и адаптируя ее к своему собственному приложению. Мы также рассмотрим, как работает обнаружение объектов (включая ограничивающие рамки и классификацию), как использовать такие инструменты, как Keras и OpenCV, и как структурировать ваш проект для реального развертывания. Вместо обучения модели с нуля мы покажем, как использовать мощные предварительно обученные модели (например, обнаружение на основе SSD из TensorFlow) и дорабатывать их или использовать напрямую для практических задач, экономя время и при этом достигая высокой производительности. Вы также узнаете, как: Создавать и тестировать вашу модель в блокноте Jupyter Запускать обнаружение объектов на видеопотоке с камеры в реальном времени Обрабатывать изображения и рисовать ограничивающие рамки вокруг обнаруженных объектов Превратить ваш блокнот в развертываемое приложение на Python Интегрировать вашу модель с роботом (ввод с камеры + движение) Включить отслеживание объектов в реальном времени с помощью цикла вывода. К концу видео вы узнаете, как создать работающее приложение ИИ, которое обнаруживает и отслеживает объекты и даже управляет роботом, чтобы тот следовал за ними. Идеально подходит для разработчиков, изучающих TensorFlow, глубокое обучение, компьютерное зрение и реальные приложения искусственного интеллекта. 👉 Попробуйте ноутбук и код приложения: https://github.com/iuliaferoli/Tensor... 🤗 Развернутое приложение на Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/backtoe... 🛠️ Скачайте PyCharm бесплатно: https://www.jetbrains.com/pycharm/dow... 🎬 Временные метки: 00:00 – Введение 00:58 – Клонирование SDK Reachy Mini 02:00 – Установка зависимостей и подключение 02:44 – Использование Claude в PyCharm для создания структуры приложения 03:17 – Архитектура проекта 04:00 – TensorFlow для компьютерного зрения 04:53 – Обнаружение объектов с помощью ограничивающих рамок 06:36 – Выбор предварительно обученной модели 07:42 – Создание Блокнот обнаружения 08:36 – Отладка с помощью ИИ-помощника 09:11 – Тестирование на веб-камере 09:57 – Обертывание блокнота в приложение 10:37 – Развертывание на Reachy Mini 11:13 – Пошаговый разбор кода 11:54 – Заключение 🔗 Ресурсы и ссылки: Официальный сайт TensorFlow: https://www.tensorflow.org/ Reachy Mini на Hugging Face: https://huggingface.co/reachy-mini Первая модель TensorFlow с PyCharm (предыдущее видео): https://blog.jetbrains.com/pycharm/20... Посмотрите канал Юлии Back To Engineering на YouTube:    / @backtoengineering   #TensorFlow #MachineLearning #Python #КомпьютерноеЗрение #Робототехника #reachyMini #робототехника #физическийИИ #tensorflow