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Gesture Recognition Toolkit

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Diana grace Q.
DQ
Diana grace Q.
Teaching Faculty at Unc
03/05/2024
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Eines der besten Werkzeuge, die je gemacht wurden!

Ich mag, wie es darauf ausgelegt ist, mit Echtzeit-Sensordaten zu arbeiten und gleichzeitig die traditionelle Offline-Maschinenlernaufgabe zu bewältigen. Ich mag, dass es Gleitkommazahlen mit doppelter Genauigkeit hat und leicht auf einfache Genauigkeit umgestellt werden kann, was es zu einem sehr flexiblen Werkzeug macht.
Dhruvil B.
DB
Dhruvil B.
Aspiring Data Scientist | Data Analyst | Strong Analytical Abilities | Quick Learner | Recent Graduate
02/24/2024
Bestätigter Bewerter
Verifizierter aktueller Benutzer
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Der Schatz für Virtuelle Realität

Es ist hauptsächlich programmierbarer für C++, in dem ich am effizientesten bin, weil ich das von Anfang an in meiner Lernreise gelernt habe. Die meiste Zeit habe ich es für die Spieleentwicklung verwendet, bei der ich an einigen Funktionen der virtuellen Realität gearbeitet habe.
FO
fabio O.
02/16/2024
Bestätigter Bewerter
Bewertungsquelle: G2-Einladung
Anreizbasierte Bewertung
Übersetzt mit KI

Gute und revolutionäre Software

Perfekte Implementierung, freundlich, praktisch und exzellenter Support mit hervorragendem Kundensupport. Mit häufigen Updates.

Über

Kontakt

Hauptsitz:
Moutain View, CA

Sozial

Was ist Gesture Recognition Toolkit?

The Gesture Recognition Toolkit (GRT) is an open-source, cross-platform toolkit designed for real-time gesture recognition and machine learning applications. It is developed by Nick Gillian and is accessible on GitHub at https://github.com/nickgillian/grt. The GRT facilitates the development and implementation of gesture recognition systems by providing a range of algorithms and tools. It supports classification, regression, clustering, and more, making it suitable for a variety of interactive applications. The toolkit is written in C++ and emphasizes ease of use, modularity, and flexibility, enabling developers and researchers to implement and experiment with gesture recognition and machine learning techniques efficiently.

Details

Webseite
github.com