TensorFlow对象计数API TensorFlow对象计数API是一个基于TensorFlow和Keras构建的开源框架，可轻松开发对象计数系统。 如果您需要专业的物体检测，跟踪和计数项目，请与我们联系！ 快速演示 累计计数模式（TensorFlow实现）： 实时计数模式（TensorFlow实现）： 对象跟踪模式（TensorFlow实现）： 跟踪模块是基于构建的。 单个图像上的对象计数（TensorFlow实现）： 基于对象计数的R-CNN（）： 基于对象分割和计数的Mask R-CNN（）： 奖励：自定义对象计数模式（TensorFlow实现）： 您可以使用自己的训练数据来训练TensorFlow模型以构建自己的自定义对象计数器系统！ 如果您想学习如何做，请查看下面的示例项目，其中涵盖了迁移学习的一些理论并展示了如何将其应用到有用的项目中。 示例项目1：蓝精灵计数 更多信息可以在找到！ 示例项目2：Barilla-Spaghetti计数 更多信息可以在找到！ 开发正在进行中！ 该API将很快更新，此仓库中将提供更多才华横溢且轻巧的API！ 将添加详细的API文

Gorgonia是一个有助于在Go中促进机器学习的图书馆。 轻松编写和评估涉及多维数组的数学方程式。 如果听起来像或 ，那是因为想法很相似。 具体来说，该库是像Theano这样的低级库，但具有更高的目标（如Tensorflow）。 Gorgonia： 可以执行自动区分 可以执行符号区分 可以执行梯度下降优化 可以进行数值稳定 提供许多便利功能来帮助创建神经网络 相当快（与Theano和Tensorflow的速度相比） 支持CUDA / GPGPU计算（尚不支持OpenCL，发送拉取请求） 将支持分布式计算 目标 Gorgonia的主要目标是成为一个高性能的基于机器学习/图形计算的库，可以跨多台机器进行扩展。 它应该将Go（简单的编译和部署过程）的吸引力带给ML世界。 目前距离那里还有很长的路要走，但是婴儿台阶已经在那里。 Gorgonia的次要目标是提供一个探索非标准深度学习和神经网络相关事物的平台。 这包括诸如新希伯来语学习，切角算法，进化算法之类的东西。 为什么要使用G草？ 使用Gorgonia的主要原因是让开发人员感到舒适。 如果您正在广泛使用Go堆栈，现在就可以在已

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