对于一个识别类,首先需要初始化 TensorFlow Lite 解释器,以及输入、输出。 //The tensorflow lite fileprivatelateinit var tflite: Interpreter//Input byte bufferprivatelateinit var inputBuffer: ByteBuffer//Output array [batch_size, 10]privatelateinit var mnistOutput: Array<FloatArray>init {try{ tflite=Inter...
下载地址如下:4个压缩包,一个一个的下载 https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception_v1.zip https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v1_android_export.zip https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/stylize...
TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。 二、tflite格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化...
在Android Studio中导入tensorflow lite模型后,可以按照以下步骤使用生成的示例代码: 打开Android Studio,并创建一个新的Android项目。 将tensorflow lite模型文件(通常是以.tflite为后缀)复制到项目的assets文件夹中。 在项目的build.gradle文件中,添加以下依赖项: ...
GitHub上的TensorFlow Lite示例 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/contrib/lite/java/demo/app/src/main/java/com/example/android/tflitecamerademo/ImageClassifier.java) 中有一个辅助函数。只需确保getModelPath()返回一个指向assets文件夹中的文件的字符串,然后加载模型。
多亏了TensorFlow Lite(TFLite),我们可以构建适用于移动设备的深度学习模型。事实上,TFLite生成的模型专门针对移动和边缘部署进行了优化。在TensorFlow中创建深度学习模型后,开发人员可以使用TensorFlow Lite…
https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/optical_character_recognition/android 从图像中识别文本的过程即为 OCR,该技术在多个领域中广泛使用。例如,Google 地图运用 OCR 技术从地理定位图像中提取信息,进而完善 Google 地图。 Google 地图运用 OCR 技术 ...
TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化格式。它类似于Protocol Buffers、Thrift、Apache Avro。 因此,如果要给移动端使用的话,必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成...
对于离线的场合,云端的 AI 就无法使用了,而此时可以在移动设备中使用 TensorFlow Lite。 二. tflite 格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的,需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。 FlatBuffers 是由Google开源的一个免费软件库,用于实现序列化格式。它类似于Protocol Buffers...
在https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/contrib/lite下载代码后,在AndroidStudio中导入官方提供的demo,位于tensorflow/tensorflow-master/tensorflow/contrib/lite/java目录下。 (1)如果发现如下问题,是由于没有安装相应的sdk。 在SDK Manager中切换到SDK Tools下,安装相应的sdk。