【Unity6.0+AI】Sentis加载模型识别手写数字案例实现

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【Unity6.0+AI】Sentis加载模型识别手写数字案例实现。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

按照国际惯例,看效果:

 

素材准备:

自己在PS中绘制黑底白字手写字体,导出jpg,尺寸28*28!

【Unity6.0+AI】Sentis加载模型识别手写数字案例实现,Unity与AI,人工智能,unity,Sentis

素材设置

【Unity6.0+AI】Sentis加载模型识别手写数字案例实现,Unity与AI,人工智能,unity,Sentis

基本步骤

  1. 准备工作:从 ONNX Model Zoo 下载手写识别 ONNX 模型文件

  2.  【下载模型】MNIST 手写数字识别模型 mnist-1文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-765294.html

到了这里,关于【Unity6.0+AI】Sentis加载模型识别手写数字案例实现的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • AI学习(4): PyTorch实战-手写数字识别

    在之前的文章中介绍了 PyTorch 的环境安装,和张量( tensor )的基本使用,为防止陷入枯燥的理论学习中,在这篇文章,我们将进行项目实战学习,项目主要内容: 基于 MNIST 数据集,实现一个手写数字识别的神经网络模型; @说明: 通过具体项目实战,我们可以初步了解:使用

    2024年02月21日
    浏览(45)
  • 【youcans动手学模型】LeNet 模型 MNIST 手写数字识别

    欢迎关注『youcans动手学模型』系列 本专栏内容和资源同步到 GitHub/youcans 本文用 PyTorch 实现 LeNet5 网络模型,使用 MNIST 数据集训练模型,进行手写数字识别。 Yann LeCun (2018年获得图灵奖)等在 1998 年发表论文“Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition”,提出的 LeNet5 模型是

    2024年02月06日
    浏览(42)
  • TensorFlow进行MNIST数据集手写数字识别,保存模型并且进行外部手写图片测试

    首先,你已经配置好Anaconda3的环境,下载了TensorFlow模块,并且会使用jupyter了,那么接下来就是MNIST实验步骤。 数据集官网下载: MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges http://yann.lecun.com/exdb/mnist/   将上面四个全部下载,都是数据集,其中前两个是训练集,

    2024年02月08日
    浏览(38)
  • 基于python的Keras库构建的深度神经网络手写数字识别模型

    目录 模型训练过程 ①导入所需的库 ②加载手写体数据集,将数据集分为训练集和测试集 ③数据预处理 ④构建模型 ⑤编译模型 ⑥训练模型 ⑦使用测试集进行验证 ⑧输出模型准确率和时间消耗 完整代码如下: 模型训练过程 使用到的数据集为IMDB电影评论情感分类数据集,该

    2024年02月09日
    浏览(43)
  • 人工智能概论报告-基于PyTorch的深度学习手写数字识别模型研究与实践

    本文是我人工智能概论的课程大作业实践应用报告,可供各位同学参考,内容写的及其水,部分也借助了gpt自动生成,排版等也基本做好,大家可以参照。如果有需要word版的可以私信我,或者在评论区留下邮箱,我会逐个发给。word版是我最后提交的,已经调整统一了全文格

    2024年02月05日
    浏览(69)
  • Unity AI Sentis 基础教程

    Sentis 是 AI 模型的本地推理引擎,它利用最终用户设备上的计算,而不是云服务器。它可以在可以部署 Unity 运行时的任何位置运行。它取代了 Barracuda 并解决了我们在 Barracuda 处于早期原型阶段时收到的许多反馈。最重要的是,Sentis 可以以游戏速度运行许多神经网络。Sentis 目

    2024年02月04日
    浏览(50)
  • Python用GAN生成对抗性神经网络判别模型拟合多维数组、分类识别手写数字图像可视化...

    生成对抗网络(GAN)是一种神经网络,可以生成类似于人类产生的材料,如图像、音乐、语音或文本 ( 点击文末“阅读原文”获取完整 代码数据 )。 相关视频 最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告,包括一些图形和统计输出。 近年来,GAN一直是研

    2024年02月09日
    浏览(51)
  • 清华青年AI自强作业hw3_1:用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类

    一起学AI系列博客:目录索引 hw3_1:用线性回归模型拟合MNIST手写数字分类 初步体验Tensorflow编程环境 体会用回归模型网络拟合效果 尝试后发现hw3_1/hw3_3的参考代码为TF1.x框架代码,升级到TF2.x框架多为不便(升级踩坑记录),于是采用TF2.x中的keras框架重新写了一遍。 思路分析

    2024年02月10日
    浏览(42)
  • 手写数字识别(识别纸上手写的数字)

    说明 使用pytorch框架,实现对MNIST手写数字数据集的训练和识别。重点是,自己手写数字,手机拍照后传入电脑,使用你自己训练的权重和偏置能够识别。数据预处理过程的代码是重点。 分析 要识别自己用手在纸上写的数字,从特征上来看,手写数字相比于普通的电脑上的数

    2024年02月03日
    浏览(37)
  • 华为云云耀云服务器L实例评测|在服务器上训练手写数字识别模型并部署到服务器上实现远程调用

    目录 本文概述 作者介绍  第一步、购买服务器并远程登录服务器  第二步、配置环境并训练手写数字识别网络  第三步、部署手写数字识别网络到云耀云服务器L实例 第四步、启动本地客户端并进行手写数字识别 华为云 云耀云服务器L实例 是一款轻量化的服务器,具有 新手

    2024年02月07日
    浏览(55)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包