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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
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

Um dos melhores conjuntos de ferramentas já feitos!

Eu gosto de como ele é projetado para trabalhar com dados de sensores em tempo real e, ao mesmo tempo, a tarefa tradicional de aprendizado de máquina offline. Eu gosto que ele tenha precisão dupla em ponto flutuante e possa ser facilmente alterado para precisão simples, tornando-o uma ferramenta muito flexível.
Dhruvil B.
DB
Dhruvil B.
Aspiring Data Scientist | Data Analyst | Strong Analytical Abilities | Quick Learner | Recent Graduate
02/24/2024
Avaliador validado
Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

O Tesouro para Realidade Virtual

É principalmente mais programável para C++, no qual tenho mais eficiência porque aprendi isso desde o início da minha jornada de aprendizado. Na maioria das vezes, usei isso para Desenvolvimento de Jogos, no qual trabalhei em alguns recursos de Realidade Virtual.
FO
fabio O.
02/16/2024
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA

Bom e revolucionário software

Implementação perfeita, amigável, prática e excelente suporte ao cliente. Com atualizações frequentes.

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Moutain View, CA

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O que é 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.

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