機械学習、OCRおよびコンピュータビジョン
トップのフラッターマシンラーニング、OCR、およびコンピュータビジョンパッケージ マシンラーニングは、明示的にプログラムされることなく、データから学習し、パターンを特定し、予測を行うコンピュータシステムを可能にする人工知能のサブドメインです。Flutterアプリでの最も人気のある応用例は、NLP（自然言語処理）およびコンピュータビジョンです。 NLPは、人間の言語を分析、理解、生成するタイプの機械学習です。例えば、テキスト要約、翻訳などです。 一方、ビジョンまたはコンピュータビジョンは、デジタル画像を分析、理解、解釈する別のタイプの機械学習です。例えば、光学文字認識（OCR）、顔認識、ポーズ検出、オブジェクト検出、キャプション生成などです。 Tensorflowは、最も広く使用されている機械学習フレームワークのひとつであり、Flutterはエッジ推論用のtfliteモデルのインポートをサポートしています。 マシンラーニング、ディープラーニング、コンピュータビジョン、およびTensorflowのDartおよびFlutterパッケージの完全なリストは以下になります。 Note: 输出 has been translated as 出力, which means "output" in Japanese.
google_mlkit_text_recognition
222
GoogleのML Kit Text Recognitionを使用して、任意の中国語、デバナガリ語、日本語、韓国語、ラテン文字セットのテキストを認識するためのFlutterプラグインです。
google_mlkit_face_detection
176
GoogleのML Kit Face Detectionを使用して画像内の顔を検出し、重要な顔の特徴を識別し、検出された顔の輪郭を取得するためのFlutterプラグインです。
tesseract_ocr
79
Tesseract 4には、行認識に特化したニューラルネットワーク（LSTM）ベースのOCRエンジンが追加されています。Unicode（UTF-8）をサポートし、100以上の言語を認識できます。
google_mlkit_object_detection
50
GoogleのML Kit Object Detection and Trackingを使用して、画像またはライブカメラフィード内のオブジェクトを検出および追跡するためのFlutterプラグインです。
google_mlkit_pose_detection
45
GoogleのML Kit Pose Detectionを使用して、連続したビデオまたは静止画像から被写体の体のポーズをリアルタイムで検出するためのFlutterプラグインです。
body_detection
39
iOS/AndroidプラットフォームでMLKitを使用して、静止画とライブカメラストリームの両方でボディポーズとマスクの検出を可能にするFlutterプラグインです。
flutter_nanonets_ocr
38
Nanonets OCR API呼び出しを簡単にflutterアプリケーションで使用するためのパッケージ。手動で実装するための長いコードを書く必要はありません。
google_mlkit_image_labeling
37
GoogleのML Kit Image Labelingを使用して、画像内のエンティティに関する情報を広範なカテゴリにわたって検出および抽出するためのFlutterプラグインです。
google_mlkit_translation
36
GoogleのML Kit On-Device Translationを使用して、50以上の言語間でテキストをダイナミックに翻訳するためのFlutterプラグインです。
dart_sentiment
34
Dart Sentimentは、AFINN-165ワードリストと絵文字の感情ランキングを使用して、任意のテキストブロックに対して感情分析を実行するDartモジュールです。
eneural_net
33
効率的な人工ニューラルネットワークを作成するためのAIライブラリです。計算はSIMD（Single Instruction Multiple Data）を使用してパフォーマンスを向上させます。
