首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Google Landmark API中所有标签的列表

Google Landmark API是一项由Google提供的人工智能服务,它可以识别图像中的地标。以下是Google Landmark API中所有标签的列表:

  1. Abbey(修道院):指代宗教修道院或修道院建筑。
    • 应用场景:旅游指南、地理信息系统等。
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯地图API,提供地理位置信息服务。
    • 产品介绍链接地址:https://lbs.qq.com/
  2. Airport(机场):指代航空交通枢纽。
    • 应用场景:航空公司、旅行预订平台等。
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯地图API,提供地理位置信息服务。
    • 产品介绍链接地址:https://lbs.qq.com/
  3. Amusement park(游乐园):指代供人们娱乐和休闲的公共场所。
    • 应用场景:旅游指南、在线票务平台等。
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯地图API,提供地理位置信息服务。
    • 产品介绍链接地址:https://lbs.qq.com/
  4. Aquarium(水族馆):指代展示水生生物的场所。
    • 应用场景:旅游指南、教育平台等。
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯地图API,提供地理位置信息服务。
    • 产品介绍链接地址:https://lbs.qq.com/
  5. Arch(拱门):指代具有拱形结构的建筑物。
    • 应用场景:建筑设计、旅游指南等。
    • 推荐的腾讯云相关产品:腾讯地图API,提供地理位置信息服务。
    • 产品介绍链接地址:https://lbs.qq.com/

(以下标签依次类推,提供相应的概念、分类、优势、应用场景、推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址)

  1. Arena(竞技场)
  2. Art gallery(艺术画廊)
  3. Attraction(景点)
  4. Basilica(大教堂)
  5. Bay(海湾)
  6. Beach(海滩)
  7. Bridge(桥梁)
  8. Building(建筑物)
  9. Castle(城堡)
  10. Cemetery(墓地)
  11. Church(教堂)
  12. City(城市)
  13. Concert hall(音乐厅)
  14. Dam(大坝)
  15. Desert(沙漠)
  16. Factory(工厂)
  17. Forest(森林)
  18. Fountain(喷泉)
  19. Harbor(港口)
  20. Historic site(历史遗址)
  21. Hotel(酒店)
  22. House(房屋)
  23. Lake(湖泊)
  24. Library(图书馆)
  25. Market(市场)
  26. Mosque(清真寺)
  27. Mountain(山)
  28. Museum(博物馆)
  29. Palace(宫殿)
  30. Park(公园)
  31. Plaza(广场)
  32. Port(港口)
  33. Restaurant(餐厅)
  34. River(河流)
  35. Ruin(废墟)
  36. Skyscraper(摩天大楼)
  37. Stadium(体育场)
  38. Temple(寺庙)
  39. Tower(塔)
  40. Town(城镇)
  41. University(大学)
  42. Valley(山谷)
  43. Village(村庄)
  44. Waterfall(瀑布)
  45. Zoo(动物园)

以上是Google Landmark API中所有标签的列表。每个标签都代表了不同类型的地标,可以在各种应用场景中使用,例如旅游指南、地理信息系统、建筑设计等。对于相关的腾讯云产品,腾讯地图API可以提供地理位置信息服务,满足开发者的需求。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

查看Docker镜像仓库镜像所有标签

用 Docker 的人都知道,我们在查询远端镜像仓库镜像时候,在命令行只能看到镜像名,说明等信息,而看不到标签。...因此,如果我想要查看镜像有哪些标签,就只能通过网页方式查看,比如通过 https://hub.docker.com/ 查看,这样实在是太麻烦,于是乎,我想是不是可以写个小工具来干这个事呢?...答案当然是肯定。下面就看看怎样实现吧。 写了个脚本 list_img_tags.sh,内容如下: #!...restful API,来查询,然后把返回 json 结果简单处理一下,然后打印出来。...上面脚本实现是只从 hub.docker.com 来查询,如果使用其它仓库,可以根据需要修改仓库url。 测试一哈 $ .

8.6K30

如何从 Python 列表删除所有出现元素?

在 Python 列表是一种非常常见且强大数据类型。但有时候,我们需要从一个列表删除特定元素,尤其是当这个元素出现多次时。...本文将介绍如何使用简单而又有效方法,从 Python 列表删除所有出现元素。方法一:使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表所有特定元素。...具体步骤如下:遍历列表每一个元素如果该元素等于待删除元素,则删除该元素因为遍历过程删除元素会导致索引产生变化,所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终,所有特定元素都会从列表删除下面是代码示例...具体步骤如下:创建一个新列表,遍历旧列表每一个元素如果该元素不等于待删除元素,则添加到新列表中最终,新列表不会包含任何待删除元素下面是代码示例:def remove_all(lst, item...结论本文介绍了两种简单而有效方法,帮助 Python 开发人员从列表删除所有特定元素。使用循环和条件语句方法虽然简单易懂,但是性能相对较低。使用列表推导式方法则更加高效。

12.2K30

【使用攻略】之【地标识别】-快速接入小程序

所有开发者: 我们是开发者 不是 程序员。开发者是最具活力创新者,是勤恳践行者,是敏捷困难解决者,是胸怀梦想,不忘初心 又具有开发能力一群人。...://ai.baidu.com/docs#/Auth/75d80ed1 快速获取access_token 将API_KEY、SERCET_KEY替换为获取应用相关信息值,在任意浏览器地址栏输入并点击回车键...开始改造项目 新建landmark文件夹 在根目录app.json文件夹增加: "pages/landmark/landmark" 会自动创建相关文件夹和相关文件哦。...sourceType: ['album', 'camera'], // 可以指定来源是相册还是相机,默认二者都有 success: function (res) { // 返回选定照片本地文件路径列表...,tempFilePath可以作为img标签src属性显示图片 if (res.tempFiles[0].size > 4096 * 1024) { wx.showToast

84330

在整个 Git 仓库历史(包括所有分支和标签修改提交作者信息(姓名和邮箱)

对于旧仓库,我将废弃,将来所有的精力都将在开源版本仓库;而对于开源版本新仓库,由于此前没有人克隆过,所以也不会因为历史修改产生问题。所以,我可以很放心地更改全部 git 仓库历史。...请先复制以下命令到你临时编辑器,然后修改这段多行命令几个变量值。...将以上修改后命令粘贴到 Git Bash ,然后按下回车键执行命令: 等待命令执行结束,你就能看到你仓库中所有的分支(Branches)、所有标签(Tags)旧作者信息全部被替换为了新作者信息了...使用以下命令推送所有的分支和所有标签。...使用以下命令推送所有的分支和所有标签

30920

Encoding and Decoding Custom Types

添加到Landmark继承列表会触发满足Encodable和Decodable所有协议要求自动一致性: ps: 即只要遵守了Codable协议,相当于同时遵守了Encodable 协议和Decodable...例如,Landmark结构可以使用PropertyListEncoder和JSONEncoder类进行编码,即使Landmark本身不包含专门处理属性列表或JSON代码。...同样原则适用于由可编码其他自定义类型组成自定义类型。 只要它所有属性都是Codable,任何自定义类型也可以是Codable。...当存在此枚举时,其case充当属性权威列表,在编码或解码可编码类型实例时该属性必须包含在内。枚举case名称应与您为类型相应属性指定名称相匹配。...Coordinate实例两个属性使用Swift标准库提供键控容器API进行初始化。

1.9K40

OpenCV实战:人脸关键点检测(FaceMark)

Summary:利用OpenCVLBF算法进行人脸关键点检测(Facial Landmark Detection) Author: Amusi Date: 2018-03-20 Note...而且此类算法还没有Python接口,所以这里只介绍C++代码实现。 Facemark API OpenCV官方的人脸关键点检测API称为Facemark。...加载人脸检测器(face detector) 所有的人脸关键点检测算法输入都是一个截切的人脸图像。因为,我们第一步就是在图像检测所有的人脸,并将所有的人脸矩形框输入到人脸关键点检测器。...加载landmark检测器 加载关键点检测器(lbfmodel.yaml)。此人脸检测器是在几千幅带有关键点标签的人脸图像上训练得到。...对于每张脸我们获得,我们可以获得68个关键点,并将其存储在点容器。因为视频帧可能有多张脸,所以我们应采用点容器容器。 7.

4K80

C#如何遍历某个文件夹所有子文件和子文件夹(循环递归遍历多层),得到所有的文件名,存储在数组列表

D:\\test"; List nameList = new List(); Director(path,nameList); 响应(调用)代码如上面,比如写在某个事件。...首先是有一个已知路径,现在要遍历该路径下所有文件及文件夹,因此定义了一个列表,用于存放遍历到文件名。...d.GetDirectories();//文件夹 foreach (FileInfo f in files) { list.Add(f.Name);//添加文件名到列表...} //获取子文件夹内文件列表,递归遍历 foreach (DirectoryInfo dd in directs) {...Director(dd.FullName, list); } } 这样就得到了一个列表,其中存储了所有的文件名,如果要对某一个文件进行操作,可以循环查找: foreach (string

13.9K40

github优秀项目分享:基于yolov3轻量级人脸检测、增值税发票OCR识别 等8大项目

文章来源:七月在线实验室 01 yolo-face-with-landmark 使用pytroch实现基于yolov3轻量级人脸检测 ?...这些图像是通过大都会艺术博物馆收藏API下载,并使用dlib自动对齐和裁剪。各种自动过滤器用于修剪设备。 所有数据都托管在Google云端硬盘上: ?...主要特征: 所有方法都在一个存储库 灵活性和可扩展性 OpenSelfSup遵循MMDetection类似代码体系结构,但比MMDetection更加灵活,因为OpenSelfSup集成了各种自我监督任务...效率 所有方法都支持多机多GPU分布式训练。 标准化基准 对基准进行了标准化,包括逻辑回归,线性探测特征SVM /低速SVM,半监督分类和对象检测。...不需要任何现成图像级对象检测模型。 行人跟踪预训练模型。 输入:帧列表;视频。 输出:用彩色边框装饰视频;Btube列表

2.8K20

5月机器学习TOP 10热文: Google Duplex,“换脸术”、网格单元(附文章地址)

列表主题:Google Duplex,网格单元,神经网络,TensorFlow,Keras,第一名解决方案,CVPR 2018 等。...在这篇文章,谷歌首席工程师 Yaniv Leviathan 和工程副总裁 Yossi Matias 详细介绍了 Google Duplex 使用到技术,包括: Duplex 核心是一个循环神经网络...PoseNet 是一个机器学习模型,可以在浏览器实时估计人体姿态。 PoseNet 可以利用单姿态或多姿态算法检测图像和视频的人物,所有这些都可以在浏览器实现。...用 Keras 进行多标签分类 这是一个关于多标签分类 Keras 教程,包括以下 4 个部分: 讨论多标签分类数据集(以及如何快速构建自己分类数据集)。...谷歌地标检索挑战赛:第一名解决方案解读 四个月前,谷歌在 Kaggle 发布了一项地标检索挑战赛(Google Landmark Retrieval Challenge),参赛者被要求在所有图像数据集中检索到含有给定图像地标的图片

62840

收藏| 最全 SLAM 开源数据集汇总

而跑 KITTI 便是解决这些问题一种行之有效方法,但如果我们想要更多数据呢?...本文来源于 GitHub 仓库 youngguncho/awesome-slam-datasets,整理出了几乎所有提供姿位姿和地图信息各种 SLAM 数据集。...Generation and Benchmarking of SLAM Algorithms for Robotics and VR/AR workshop 相关数据集(如The UZH-FPV...下图对每个数据集来源机构,年份,环境,是否包含 GT pose,GT Map,IMU,GPS,语义标签,LIDAR,相机,事件相机,深度相机,雷达,声纳,多普勒速度记录,或其他相关信息进行了总结。...您可以在 repo 查找到完整版表格或者根据此链接查看(需要访问外国网站): https://sites.google.com/view/awesome-slam-datasets/ 01

7.9K32

CPU上跑深度学习模型,FPS也可以达100帧

英特尔从去年推出OpenVINO开发框架,从此以后几乎每三个月就更新一个版本,最新版本2019R03,但是此版本跟之前版本改动比较大,所以在配置Python SDK支持与开发API层面跟之前都有所不同...版本SDK与系统列表如下: ?...注意,上述配置方式只对Windows下面有效。 推理引擎SDK API 02 API函数列表与说明 ? 其中最重要是IECore与IENetwork。...可以看到,在我电脑上支持设备还是挺多,计算棒支持没问题! 在通过ie创建可执行网络时候,会需要你指定可执行网络运行目标设备。我们就可以从上述支持设备中选择支持。...人脸检测演示 03 基于OpenVINO的人脸检测模型与landmark检测模型,实现了一个CPU级别高实时人脸检测与landmark提取程序,完整代码实现如下: def face_landmark_demo

1.9K20

基于TensorFlow构建face-api.js人脸识别【代码+效果展示+在线体验】

实时人脸追踪,不懂AI我简单地尝试了一下。...我使用是基于TensorFlow构建face-api.js库,事实上它可以嵌入在网站上并让网站拥有功能齐全实时人脸检测能力,而且可与任何网络摄像头或手机摄像头配合使用。..._68_model-shard1 │ │face_landmark_68_model-weights_m │ │face_landmark_68_tiny_model-shar...识别脸部特征用于mobilenet算法 // faceLandmark68TinyNet 识别脸部特征用于tiny算法 // faceRecognitionNet 识别人脸 // ssdMobilenetv1 google...开源AI算法除库包含分类和线性回归 // tinyFaceDetector 比Googlemobilenet更轻量级,速度更快一点 // mtcnn 多任务CNN算法,一开浏览器就卡死 // tinyYolov2

2.3K30

Google AI地标检索识别竞赛双料获胜方案 | 飞桨PaddlePaddle开源

机器之心发布 来源:百度飞桨 近日,百度视觉团队基于飞桨(PaddlePaddle)深度学习平台,自主研发地标检索/识别解决方案,在 Google Landmark Retrieval 2019[1]...和 Google Landmark Recognition 2019[2] 两个任务中都斩获第二名,并受邀在计算机视觉领域顶级学术会议 CVPR 2019 上进行技术分享。...地标检索解决方案 在地标检索比赛,我们使用 ImageNet 预训练模型参数作初始化,然后在 GLD v2(Google LandMark Dataset V2)上进行训练。...所有训练检索特征代码也已经在飞桨 Github 度量学习项目中开源 [10]。...地标检索任务评估指标采用 mAP@100,详细定义参考 Google Landmark Retrieval 2019[1] 官方说明 ? 表 1 不同模型和策略检索效果 地标识别解决方案 ?

1K30

Google开源了可视化编程框架Visual Blocks for ML

Visual Blocks for ML是一个由Google开发开源可视化编程框架。它使你能够在易于使用无代码图形编辑器创建ML管道。 为了运行Visual Blocks for ML。...你可以选择一个预加载库存图片,上传你自己照片 应用Body segmentation model—不需要从组件库拖动节点,只需单击并拖动表示输入图像节点输出小圆圈,然后从可用候选节点列表中进行选择或搜索...如果到目前为止按照正确步骤操作,应该会看到类似下面的截图: 应用Face landmark model,我们目标是在头上添加一个贴纸,所以我们需要创建一个模型来定位面部区域。...Face landmark model可以定义锚点,例如“face top”,这样我们贴纸就能放置在正确位置。...然后需要从Face landmark 输出拖动并选择Virtual sticker。它需要两个更多输入才能工作,贴纸图像和Mask vizualiser。

45110

更稳定手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测

介绍 关于MediaPipe以前有相关文章介绍,可以参看下面链接: Google开源手势识别--基于TF Lite/MediaPipe 它能做些什么?它支持语言和平台有哪些?请看下面两张图: ?...github地址:https://github.com/google/mediapipe 效果展示 手势骨架提取与关键点标注: 手势识别0~6: 实现步骤 具体可参考下面链接: https://google.github.io...(2) 下载手势检测与骨架提取模型,地址: https://github.com/google/mediapipe/tree/master/mediapipe/modules/hand_landmark...,当然不仅要考虑关节点坐标,可能还需要计算角度已经以前状态等等,比如下面这样: ?...其他demo与相关代码均在知识星球主题中发布,需要朋友可以加入获取。另外后续有时间更新C++版本也将直接发布在知识星球

2.2K21
领券