* objects.*/publicclassDetectorActivityextendsCameraActivityimplementsOnImageAvailableListener {privatestaticfinalLogger LOGGER =newLogger();//Configuration values for the prepackaged SSD face model.privatestaticfinalintTF_OD_API_INPUT_SIZE = 300;privatestaticfinalbooleanTF_OD_API_IS_QUANTIZED =true;private...
Facebook发布了一个开源框架,叫QNNPACK,是手机端神经网络计算的加速包。 官方表示,它可以成倍提升神经网络的推理效率,几乎比TensorFlow Lite快一倍。 这个框架,能够为很多运算加速,比如DW卷积(Depthwise Convolution) ,许多先进的架构里面都用得到。 目前,QNNPACK已经是PyTorch 1.0的一部分,在Caffe2里就能直接使用。 其实...
pytorchonnxtensorflowlitemodel-convertertfliteonnx-tftensorflow2 UpdatedJul 30, 2024 Python Real-Time Face Recognition App using Tensorflow Lite androidjavaface-recognitiontensorflowlite UpdatedSep 10, 2022 Java Edge TPU Accelerator / Multi-TPU + MobileNet-SSD v2 + Python + Async + LattePandaAlpha/Ra...
它有一系列的工具和库,如TensorBoard(用于可视化)、TensorFlow Lite(用于移动和嵌入式设备)、TensorFlow Extended(用于生产环境中的端到端机器学习工作流)等。这些工具使得TensorFlow不仅是一个研究工具,也是一个适合工业界的产品。 PyTorch: PyTorch 是由Facebook的AI研究团队开发,基于Torch,一个使用Lua语言编写的科学...
Facebook发布了一个开源框架,叫QNNPACK,是手机端神经网络计算的加速包。 官方表示,它可以成倍提升神经网络的推理效率,几乎比TensorFlow Lite快一倍。 这个框架,能够为很多运算加速,比如DW卷积(Depthwise Convolution) ,许多先进的架构里面都用得到。 目前,QNNPACK已经是PyTorch 1.0的一部分,在Caffe2里就能直接使用。
InsightFace with TensorFlow Lite to be deployed and used in Android, iOS, embedded devices etc... for real-time face detection and recognition. - pb-julian/liteface
在face_recognition中使用yolov4人脸检测 ,可以实现更准确和高效的人脸检测功能。yolov4是一种基于深度学习的目标检测算法,它能够在图像中快速准确地检测出人脸。 yolov4相比于传统的人脸检测算法,具有以下优势: 高准确性:yolov4采用了更深的神经网络结构和更多的训练数据,能够更准确地检测出人脸,避免漏检和误检的...
TensorFlow Lite,ML Kit 和 Flutter 移动深度学习:1~5 一、移动深度学习简介 在本章中,我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念,并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
Build Face Recognition App in Flutter using Tensorflow Lite Model in 2024 There are always some things that we think are difficult to understand but in reality, we are not looking at those things from the right… Sep 7 Mostafa Ahmed
模型包括EfficientNetV1、EfficientNetV2、MobileNetV1～MobileNetV3、EfficientDet、YOLOvl～YOLOv5、Transformer、GAN、Progressive GAN、StyleGAN1～StyleGAN3、VGG-Face、FaceNet、BERT、DenseNetl21、AlphaFold2。 本书聚焦前沿、经典,充满创新与挑战;全程配备同步教学视频,26小时的高密度、大容量精华视频,让学习变得更简单...