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Gesture Recognition Toolkit

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Gesture Recognition Toolkit Reseñas

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Diana grace Q.
DQ
Diana grace Q.
Teaching Faculty at Unc
03/05/2024
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

¡Uno de los mejores conjuntos de herramientas jamás creados!

Me gusta cómo está diseñado para trabajar con datos de sensores en tiempo real y al mismo tiempo con la tarea tradicional de aprendizaje automático fuera de línea. Me gusta que tenga coma flotante de doble precisión y que se pueda cambiar fácilmente a precisión simple, lo que lo convierte en una herramienta muy flexible.
Dhruvil B.
DB
Dhruvil B.
Aspiring Data Scientist | Data Analyst | Strong Analytical Abilities | Quick Learner | Recent Graduate
02/24/2024
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

El Tesoro para la Realidad Virtual

Es principalmente más programable para C++, en el cual tengo la mayor eficiencia porque lo he aprendido desde el comienzo de mi viaje de aprendizaje. La mayor parte del tiempo lo usé para el desarrollo de juegos, en el cual trabajé en algunas características de realidad virtual.
FO
fabio O.
02/16/2024
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Buen y revolucionario software

Perfecta implementación, amigable, práctica y excelente soporte al cliente. Con actualizaciones frecuentes.

Acerca de

Contacto

Ubicación de la sede:
Moutain View, CA

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¿Qué es 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.

Detalles

Sitio web
github.com