欢迎来到基于机器学习的 Flutter 应用程序开发世界。这门综合课程旨在教您
- 训练自定义图像分类和对象检测模型
- 在 Flutter 中使用这些模型在 Flutter 中构建强大的 Android 和 IOS 应用程序
因此,本课程将帮助您成为一名自信的 Flutter 开发人员,能够使用干净的代码技术构建基于机器学习的全栈 Flutter 应用程序。
Published 10/2023
Created by Hamza Asif
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 64 Lectures ( 4h 46m ) | Size: 3.46 GB
你将会学到的
- 训练 Flutter 的自定义图像分类和对象检测模型
- 构建基于机器学习的智能 Android 和 IOS 应用程序
- 在 Flutter 中对图像使用图像分类和对象检测模型
- 将图像分类和对象检测模型与实时摄像机镜头结合使用
- 学习收集和组织数据集以进行模型训练
- 构建基于机器学习的精美 Flutter 应用程序组合
导师介绍
我叫 Muhammad Hamza Asif,是一名移动机器学习讲师和人工智能企业家。在过去的五年里,我向超过 50,000 名学生教授了机器学习和计算机视觉在移动应用程序中的使用。
图像分类和目标检测简介
图像分类是识别图像或视频中不同实体或事物的过程。就像我们可以训练图像分类模型来识别不同品种的狗,检测不同类型的花朵,并执行其他此类任务。另一方面,对象检测模型用于定位和识别图像和视频中的不同对象。因此,除了识别不同的物体外,我们还可以使用这些模型来检测不同物体的位置和数量。
您需要开始什么
要开始本课程,您不需要任何机器学习和人工智能的背景知识。您只需要了解一点 Flutter 应用程序开发知识即可开始本课程。
为什么你应该学习这门课程
因此,随着机器学习和人工智能在 Flutter 应用程序开发中的使用不断增加,但拥有构建此类 Flutter 应用程序技能的开发人员却很少,本课程将为您的简历增添色彩,并为您的 Flutter 应用程序开发生涯带来新的推动力。
课程内容:
我们将从图像分类和对象检测模型的基本介绍开始。之后,我们将了解它们在移动应用程序中的用途,让生活变得轻松。
数据收集和准备
在学习了图像分类和对象检测的基础知识之后,我们将学习从头开始训练我们的自定义图像分类和对象检测模型。为此,首先我们将学习收集和准备数据集以训练我们的自定义模型。因此,为了训练这些模型,我们的数据集由我们想要检测和识别的事物或物体的图像组成。因此,您将学习收集图像并以某种方式格式化它们,以便我们可以轻松地为 Flutter 应用程序训练自定义模型。
模型训练
准备好我们的数据集后,您将学习使用两种不同的方法来训练您的自定义颤振模型。因此,首先我们将使用拖放工具,只需单击几下即可训练我们的自定义模型。其次,我们将使用 Google Colab 中的 Python 代码来训练我们的自定义模型。
模型测试和转换为 Tensorflow Lite
训练我们的模型后,我们将对其进行测试以检查其性能并了解表明模型性能的不同指标。如果模型训练得不好,那么我们可以通过更改一些变量的值来重新训练它们,以获得更准确的模型。测试我们的模型后,我们将这些模型转换为 tflite(Tensorflow Lite) 格式,以便稍后我们可以在 Flutter 中使用它们,包括图像和实时摄像机镜头。
在 Flutter 中选择或捕获图像
模型训练后,我们将构建第一个 Flutter 应用程序,在其中我们将学习从图库中选择图像或使用 Flutter 中的相机捕获图像。我们将构建这个应用程序,以便我们可以在 Flutter 中使用我们的图像分类和对象检测模型以及图库和相机的图像。
在 Flutter 中显示实时摄像机镜头
然后我们将学习在 Flutter 中显示实时摄像机镜头,以便稍后我们可以将实时摄像机镜头的帧传递到我们的图像分类和对象检测模型,并在 Flutter 中构建基于 ML 的实时应用程序。
Flutter 中的图像分类
在本节中,我们将学习在 Flutter 中使用我们自己训练的图像分类模型以及 Flutter 中的图像和实时摄像机镜头。
因此,首先我们将使用图像应用程序构建图像分类。在此应用程序中,用户可以从图库中选择图像或使用相机捕获它们。然后这些图像将被传递到图像分类模型,我们将模型返回的结果显示在屏幕上给用户。
其次,我们将在 Flutter 中构建实时图像分类应用程序。因此,在该应用程序中,用户只需将相机实时对准物品即可识别物品。
Flutter 中的对象检测
学习在 Flutter 中使用图像分类模型后,我们将在 Flutter 中构建对象检测应用程序。因此,首先我们将使用图像应用程序构建对象检测。因此,在此应用程序中,用户将从图库中选择图像或使用相机捕获它们。之后,将这些图像传递给对象检测模型以检测它们的位置,然后为了识别这些检测到的对象,我们将使用自定义图像分类模型。因此,我们将结合 Flutter 中对象检测和图像分类模型的强大功能来构建我们的自定义对象检测应用程序。
其次,我们将在 Flutter 中构建实时对象检测。在该应用程序中,用户可以使用实时摄像机镜头实时识别和定位对象。
因此,完成本课程后,您将能够
- 训练您的自定义模型来检测和识别任何东西
- 在 Flutter 中使用图像分类模型处理图像和实时摄像机镜头
- 在 Flutter 中使用图像和实时摄像机镜头中的对象检测模型
- 只需点击几下即可收集和组织训练模型的数据集
- 在 Flutter 中构建适用于 Android 和 IOS 的独立识别应用程序
此课程面向哪些人:
- 任何想要为移动应用程序训练自定义图像分类和对象检测模型但不具备 ML 和 AI 知识的人
- 想要构建基于机器学习的 Flutter 应用程序的初级 Flutter 开发人员
- 希望增强技能并训练适用于 Android 和 IOS 的自定义 ML 模型的中级 Flutter 开发人员
- 希望通过学习 Flutter 中的 ML 和 AI 使用来提升 Flutter 应用开发职业生涯的经验丰富的 Flutter 开发人员