Creating an Object Detection Application Using TensorFlow

В этом Проект вы:

Create a virtual machine (VM) using Compute Engine.

Install the Object Detection API library.

Install and launch an object detection web application.

45 minutes
Начинающий
Загрузка не требуется
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Английский
Только для ПК

This is a self-paced lab that takes place in the Google Cloud console. This lab will show you how to install and run an object detection application. The application uses TensorFlow and other public API libraries to detect multiple objects in an uploaded image.

Навыки, которые вы получите

  • Tensorflow

  • Google Cloud Platform

  • Cloud API

Как устроены проекты

Освойте новый инструмент или навык благодаря практическим заданиям в интерактивной форме

Вы получите доступ к программному обеспечению и инструментам в облачном рабочем пространстве. Загрузка не требуется

от партнера

Placeholder

Google Cloud

Часто задаваемые вопросы

В рамках проектов вы будете выполнять задание или проходить сценарий, следуя инструкциям на интерактивной платформе. Проекты выполняются в реальной облачной среде и в реальных экземплярах различных продуктов, а не в симуляторе или демонстрационной среде.

Приобретая проект, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая временный доступ к любому продукту, необходимому для завершения проекта.

Проекты технически доступны на мобильных устройствах, однако мы настоятельно рекомендуем выполнять их на ноутбуке или настольном компьютере.

Да, вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта. Для этого перед выходом из среды продукта сохраните все файлы на своем устройстве.

Финансовая помощь недоступна для проектов.

В редких случаях проекты могут быть закрыты по техническим или другим причинам. Если у вас возникли проблемы, Контакты.

Проекты невозможно пройти в режиме прослушивания.

В верхней части страницы можно посмотреть рекомендуемый уровень опыта для этого проекта.

Да, все необходимое для выполнения проекта будет доступно в вашем браузере.