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
其次我们需要在安卓项目中使用tensorflow-lite的类也是需要引入相关的包,已经由谷歌提供了: dependencies { 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...
protectedInterpreter tflite;tflite=newInterpreter(loadModelFile(activity)); 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getMode...
步骤1: 设置Android项目并添加依赖库 首先,你需要创建一个新的Android项目。可以使用Android Studio来完成这一步。在build.gradle文件中,添加如下依赖: dependencies{implementation'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.10.0'// TensorFlow Lite库implementation'org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:2.10.0'// 可选:GPU支持}...
部署模型到 Android 设备 接下来,我们将使用 Android Studio 创建一个简单的 Android 应用,并在其中集成上述转换后的模型。首先,创建一个新的 Android 项目,并将.tflite文件添加到项目的assets文件夹中。 在MainActivity.java文件中,我们需要编写代码来加载模型,并使用它来进行预测: ...
作者新作:TensorFlow-Lite on Android 示例: https://github.com/amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Examplegithub.com/amitshekhariitbhu/Android-TensorFlow-Lite-Example 本文所用的分类器例子,源于谷歌官方的TensorFlow示例。 本文是为那些已经熟悉机器学习,并已了解如何构建机器学习模型的人准备的(对于本文的...
有了上面的模型之后,我们就使用Android Studio创建一个Android项目,一路默认就可以了,并不需要C++的支持,因为我们使用到的TensorFlow Lite是Java代码的,开发起来非常方便。 1、创建完成之后,在app目录下的build.gradle配置文件加上以下配置信息: 在dependencies下加上...
摘自https://tensorflow.google.cn/lite/guide/android o get started with TensorFlow Lite on Android, we recommend exploring the following example. Android image classification example ReadTensorFlow Lite Android image classificationfor an explanation of the source code. ...
在TensorFlow Lite上建立FaceNet模型后,我用Python进行了一些测试,以验证它是否可以工作。我准备了一些脸的照片,裁剪出来,计算出它们的嵌入量。这些嵌入量的值与原始模型计算出来的值是匹配的。我还注意到,在我的笔记本电脑CPU上,Lite版的执行速度更快、更轻便。 由于所有这些都是有希望的,我最终在我的Android Studio...
复制TensorFlow Lite文件并编辑BUILD和DetectorActivity.java文件后,您可以构建演示应用程序,从tensorflow目录运行此bazel命令: bazel build -c opt --config=android_arm{,64} --cxxopt='--std=c++11'"//tensorflow/contrib/lite/examples/android:tflite_demo" ...