Программа с нейросетью для андроид

Обновлено: 04.07.2024

Итак, вы разработали и натренировали свою нейронную сеть, для выполнения какой-то задачи (например то же распознавание объектов через камеру) и хотите внедрить ее в свое приложение на андроид? Тогда добро пожаловать под кат!

Для начала, следует понять, что андроид в данный момент умеет работать только с сетями формата TensorFlowLite, а это значит, нам необходимо провести какие-то манипуляции с исходной сетью. Предположим, у вас есть уже обученная сеть на фреймворке Keras или Tensorflow. Необходимо сохранить сетку в формате pb.

Начнем со случая, когда вы пишите на Tensorflow, тогда все чуть проще.

Если же вы пишете на Keras, нужно в начале файла, где вы обучаете сеть, создать новый объект сессии, сохранить ссылку на него, и передать в функцию set_session

Отлично, вы сохранили сеть, теперь нужно перевести ее в формат tflite. Для этого нам нужно запустить два небольших скрипта, первый «заморозит» сеть, второй уже переведет в нужный формат. Суть «заморозки» в том, что tf не хранит веса слоев в сохраненном файле pb, а сохраняет их в специальных чекпоинтах. Для последующей конвертации в tflite нужно, чтобы вся информация о нейронной сети была в одном файле.

Обратите внимание, что вам нужно знать имя выходного тензора. В tensorflow вы можете задавать его сами, в случае использования Keras — задаете имя в конструкторе слоя

В таком случае имя тензора обычно выглядит как «result/Softmax»

Если в вашем случае не так, можете найти имя следующим образом

Осталось запустить второй скрипт

Ура! Теперь у вас в папке есть модель TensorFlowLite, дело за малым — правильно интегрировать ее в ваше андроид приложение. Вы можете сделать это с помощью новомодного Firebase ML Kit, но есть и другой способ, о нем чуть позже. Добавляем зависимость в наш файл gradle

Теперь вам нужно решить, будете ли вы держать модель где-то у себя на сервере, либо поставлять с приложением.

Рассмотрим первый случай: модель на сервере. Первым делом не забываем добавить в манифест

Если вы используете модель, включенную в приложение локально, не забудьте добавить в build.gradle файл следующую запись для того, чтобы файл модели не сжимался

После чего, по аналогии с моделью в облаке, нашу локальную нейронку нужно зарегистрировать.

В коде выше предполагается, что ваша модель лежит в папке assets, если это не так, вместо

После чего создаем новые объекты FirebaseModelOptions и FirebaseModelInterpreter

Вы можете использовать одновременно как локальную, так и находящуюся на сервере модель. При этом, по умолчанию будет использоваться облачная, если она доступна, в противном случае локальная.

Почти все, осталось создать массивы для входных/выходных данных, и запустить!

Если же вы не хотите по каким-то причинам использовать Firebase, есть и другой способ, вызывать интерпретатор tflite и скармливать ему данные напрямую.

В своей прошлой статье «Что такое Big Data и как испытать это на себе прямо сейчас» я рассказал о том, что же скрывается за словосочетанием Big Data. В ней я упомянул, что большая часть нашей повседневной жизни, так или иначе, зависит от Больших данных. В этот раз я хочу познакомить вас с десятью приложениями, которые созданы для нашего развлечения, и при этом их работа основана на Big Data и нейросетях.

Prisma и MSQRD

Наверное, большинство из вас впервые услышали про нейросети, когда было представлено приложение Prisma. Prisma не просто познакомили мейнстрим с нейросетями, а показали, на что способны такие приложения. Приложение автоматически обрабатывает ваши фотографии и видео и создаёт стилизованные под классиков «портреты». Например, можно сделать селфи в стиле Ван Гога, Пикассо, Левитана и многих других знаменитых художников.

Приложение доступно как для Android, так и для iOS.

Конечно, Prisma уже далеко не единственные, и с тех пор у них появилось множество конкурентов. Facebook купили приложение MSQRD, которое добавляет анимированные «маски» к вашим видео. В отличие от Призмы здесь ставка сделана на распознавание лиц и наложение фильтров на них.

SwiftKey и другие клавиатуры

Большинство современных клавиатур для мобильников уже давно не используют пользовательские словари, такие как T9. Если вы набираете какую-то фразу, то наверняка здесь замешана нейросеть. Некоторые разработчики идут дальше. SwiftKey выпустили бета-версию клавиатуры, которая полностью основана на работе нейросети. Благодаря чему клавиатура не просто подставляет наиболее часто набираемые фразы, а основывается на контексте.

Новая технология пока доступна для ограниченного количества языков и находится на стадии бета-версии. Но и публичная версия SwiftKey основывается на Больших данных. Например, пользовательские словари доступны всем, кто установил клавиатуру. Конечно, за исключением персональных данных.

Snapchat

Snapchat и его фильтры — ещё одно из самых известных применений нейросетей. Если упростить сложное, то приложение использует компьютерное распознавание лиц для идентификации мимики и точек движения мускулов. А уже потом применяет к ним свои фильтры.

Shazam и SoundHound

Эти два популярных приложения распознают музыку, которая играет рядом с нами, а затем сверяет этот фрагмент со слепком в своей «библиотеке». Звучит достаточно просто, но для этого приложение использует нейросети. Здесь приходится решить несколько сложных задач, и даже ни сколько по поиску совпадений, а по очистке лишнего шума при распознавании.

SoundHound пошли немного дальше и предлагают свою технологию распознавания для применения в сторонних разработках.

Google Ассистент и Siri

Говорить только про Google Ассистент или Siri будет не совсем правильно. Представить современные сервисы Google и Apple невозможно без Big Data и нейросетей. Любая разработка от этих двух компаний, так или иначе, задействует нейросети. Автоподсказки при поиске, показ рекламы, очистка почты от спама и многое другое. И всё-таки самое явное для нас применение — это голосовые ассистенты. Смартфон распознаёт наш запрос и выполняет поставленную задачу в зависимости не только от контекста фразы, но и нашего местоположения.

Carat

Некоторые приложения, наоборот, нацелены на выполнение лишь одной задачи. Например, Carat на основе данных о вашем использовании смартфона (анализе расхода батареи) укажет на те приложения, которые больше всего расходуют заряд. Вы можете удалить или ограничить использование таких программ и помочь телефону «дожить» до розетки.

Искусственный интеллект на Андроид и других мобильных ОС

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.

Приложения на основе ИИ для Андроид

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.
Picai. 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.
AMdroid. 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.

Remini
версия: 1.7.1

Последнее обновление программы в шапке: 13.11.2021

Краткое описание:
Улучшение качества фото и видео с помощью ИИ.

Описание:
Remini – это онлайн-приложение для улучшения фотографий. Используя передовые технологии генерации искусственного интеллекта, Remini привносит в нашу повседневную жизнь профессиональные технологии улучшения и восстановления изображений.
С момента запуска Remini в начале 2019 года было улучшено более 30 миллионов фотографий: низкого разрешения, размытых, сжатых и поврежденных.

• Remini может улучшить качество старых (и не только) фотографий и повысить их разрешение.
• Remini может улучшить фотографии, сделанные с помощью старых камер, чтобы их качество соответствовало современным камерам.
• Remini может улучшить качество размытых фотографий.
• Remini может восстанавливать размытые видео, позволяя воспроизводить ранее снятые видео с четкой картинкой на большом дисплее.
• Remini также предоставляет другие функции обработки изображений с помощью ИИ, которые ждут вас в приложении.

Читайте также: