关于 tflite 移动端部署中如何为 tflite 模型添加 metadata

最新推荐文章于 2025-05-03 14:42:20 发布

Abandon_first

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分类专栏： # 移动端物体检测文章标签： tensorflow 边缘计算

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Abandon_first/article/details/118336060

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写在前面

本篇是详解 TensorFlow TFLite 移动端（安卓）部署物体检测 demo（2）——量化模型的辅助篇，主要记录如何向 tflite 模型中写入 metadata 的相关信息以适应 tflite 更新后的 lib_task_api 和 lib_interpreter 两种方式。由于 tensorflow 相关文档更新得不及时，所以有些引导和线索获取得磕磕绊绊，本篇主要是我自己查找资料的过程。

2021.07 更新
最近在细看 models 项目的文档，发现 tensorflow 把移动端部署 tflite 模型更新需要添加 metadata 这个介绍放在 models 下面了……但是并没有从 examples 项目中的 object detection demo 引导 models 项目去……so，放上来，在 /models/research/object_detection/g3doc/running_on_mobile_tf2.md 中，介绍了三步，freeze、convert 和 metadata……哎脑瓜子嗡嗡地，能不能不要藏着掖着鸭，难道先接触 examples 再接触 models 项目就不配做人了嘛/(ㄒoㄒ)/~~ 而且起名叫 running on mobile tf2，你给的 object detection demo 明明只能在 tf1 下运行啊……
在这里插入图片描述

第一步

/examples/lite/examples/object_detection/android/README.md 中的 Switch between inference solutions (Task library vs TFLite Interpreter) 部分，此部分给了关于 lib_task_api 和 lib_interpreter 两种方式的资料链接，以及在 Android Studio 中如何切换两种方式。

其中，lib_interpreter 的资料链接里面，目前没有更新（没有提及 metadata 的信息，但是实际上使用 interpreter 的方式也需要向 tflite 写入 metadata……），对本篇主题没有贡献，pass。所以下一步的信息是从 lib_task_api 的资料链接中获取的。