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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
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
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Uno dei migliori toolkit mai realizzati!

Mi piace come è progettato per funzionare con dati sensoriali in tempo reale e allo stesso tempo con il tradizionale compito di apprendimento automatico offline. Mi piace che abbia la doppia precisione in virgola mobile e possa essere facilmente cambiato a precisione singola, rendendolo uno strumento molto flessibile.
Dhruvil B.
DB
Dhruvil B.
Aspiring Data Scientist | Data Analyst | Strong Analytical Abilities | Quick Learner | Recent Graduate
02/24/2024
Revisore Validato
Utente Attuale Verificato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Il Tesoro per la Realtà Virtuale

È principalmente più programmabile in C++ in cui ho la maggior parte dell'efficienza perché l'ho imparato dall'inizio del mio percorso di apprendimento. La maggior parte del tempo l'ho usato per lo sviluppo di giochi in cui ho lavorato su alcune funzionalità della realtà virtuale.
FO
fabio O.
02/16/2024
Revisore Validato
Fonte della recensione: Invito G2
Recensione Incentivata
Tradotto Usando l'IA

Software buono e rivoluzionario

Perfetta implementazione, amichevole, pratica e supporto eccellente con eccellente supporto al cliente. Con aggiornamenti frequenti.

Informazioni

Contatto

Sede centrale:
Moutain View, CA

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Cos'è 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.

Dettagli

Sito web
github.com