TensorFlowLite正在共享一个Android示例应用程序,该应用程序利用设备的摄像头实时检测和显示个人的关键身体部位。 为什么这令人兴奋? 姿态估计有很多可能性。举几个例子,开发人员可以基于身体图像的增强现实,动画计算机图形字符,并分析运动员在运动中的步态。在谷歌I/O ‘ 19上,TensorFlow Lite展示了一款名为Dance Like的...
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。 我们知道大多数的 AI 是在云端运算的,但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。 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...
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。 我们知道大多数的 AI 是在云端运算的,但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。 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。
./toco--input_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224_frozen.pb \--input_format=TENSORFLOW_GRAPHDEF\--output_format=TFLITE\--output_file=/tmp/mobilenet_v1_1.0_224.tflite \--inference_type=FLOAT\--input_type=FLOAT\--input_arrays=input \--output_arrays=MobilenetV1/Predictions/Reshape_1 \--inpu...
https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/image_classification/android 下载完成后,打开Android Studio并导入项目。导入项目需要一段时间才能完成Gradle同步。成功导入项目后,可以运行来看看它是怎么工作的。 运行应用程序后,你只需将摄像头放在一个对象的前面,应用程序将返回一些可能与该对象匹配...
我们现在已经准备好将 TF Lite 模型部署到 Android 应用程序上。 部署模型 已经开发了一个用于字符识别的 Android 应用程序。在第 1 步中,你可能已经克隆了存储库。在那里,你应该找到Android_App目录。 复制Hindi-Character-Recognition-on-Android-using-TensorFlow-Lite/Android_App/app/src/main/assets 目录中的 ...
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly' } 1. 2. 3. 这个aar里面包含了Android ABIs中的所有的二进制文件,但是其实我们用到的其实没有那么多,所以可以做一个删减,官方已经给出了方法: AI检测代码解析 android { defaultConfig { ...
在之前发布文章《一个新 TensorFlow Lite 示例应用:棋盘游戏》中,展示了如何使用 TensorFlow 和 TensorFlow Agents 来训练强化学习 (RL) agent,使其玩一个简单棋盘游戏 “Plane Strike”。我们还将训练后模型转换为 TensorFlow Lite,然后将其部署到功能完备 Android 应用中。本文,我们将演示一种全新路径: 使用 Flax/...
The Android SDK and build tools can be downloaded separately or used as part of Android Studio. To build the TensorFlow Lite Android demo, build tools require API >= 23 (but it will run on devices with API >= 21). In the root of the TensorFlow repository, update the WORKSPACE file wit...
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。 我们知道大多数的 AI 是在云端运算的,但是在移动端使用 AI 具有无网络延迟、响应更加及时、数据隐私等特性。 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 ...