移动端物体检测
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这个作者很懒,什么都没留下…
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关于 tflite 移动端部署中如何为 tflite 模型添加 metadata
https://www.tensorflow.org/lite/convert/metadataTensorFlow Lite metadata provides a standard for model descriptions.The metadata is an important source of knowledge about what the modeldoes and its input / output information. The metadata consists of b原创 2021-06-30 16:00:42 · 3315 阅读 · 29 评论 -
详解 TensorFlow TFLite 移动端(安卓)部署物体检测 demo(1)——照本宣科
用 tflite 实现移动端物体检测原创 2021-06-21 17:48:24 · 4962 阅读 · 8 评论 -
详解 TensorFlow TFLite 移动端(安卓)部署物体检测 demo(2)——量化模型
详解 TensorFlow TFLite 移动端(安卓)部署物体检测 demo原创 2021-06-23 20:56:35 · 3252 阅读 · 11 评论 -
详解 TensorFlow TFLite 移动端(安卓)部署物体检测 demo(3)——训练模型
详解 TensorFlow TFLite 移动端(安卓)部署物体检测 demo(3)——替换数据集训练 ssd mobilenet v2原创 2021-06-30 16:04:45 · 2332 阅读 · 0 评论 -
TFLite 移动端部署私有模型前 安装 models/research/object_detection 的细节
写在前面这篇是 TFLite 移动端部署私有模型前 安装 models/research/object_detection 的过程细节,来自于终端信息反馈的打印。因为略有有点繁杂,且不是原篇的重心,所以单独列在这里。安装过程如果一切顺利的话,安装过程中:build 文件夹(1)首先会在 models/research 路径下新建一个 build 文件夹,然后把 models/research/object_detection 的内容都复制到 build 下对应的位置。running build原创 2021-06-25 14:12:42 · 749 阅读 · 0 评论 -
关于 tflite 更新的 task_api 和 interpreter 两种方式
最新,Interpreterpackage org.tensorflow.lite.examples.detection.tflite;import android.graphics.Bitmap;import android.graphics.RectF;import java.util.List;/** Generic interface for interacting with different recognition engines. */public interface Det原创 2021-06-29 14:38:53 · 1338 阅读 · 0 评论 -
TensorFlow TFLite 移动端(安卓)部署中 freeze 的细节:export_tflite_ssd_graph()
r"""Exports an SSD detection model to use with tf-lite.Outputs file:* A tflite compatible frozen graph - $output_directory/tflite_graph.pbThe exported graph has the following input and output nodes.Inputs:'normalized_input_image_tensor': a float32原创 2021-06-28 15:08:57 · 1284 阅读 · 0 评论 -
TFLite Objec Detection IOS 检测核心代码说明
TFLite Objec Detection IOS 检测核心代码说明简要说明本文档面向 IOS 移动端开发人员,主要讲解如何使用 tensorflow lite 在 IOS 设备上实现目标检测,以及在更换检测模型之后如何调整项目中的参数,使其成功运行。Object Detection首先需要说明一下目标检测的大致情况,目标检测与图像分类 Image classification 有很大不同。图像分类更着重于输入图片内容是否属于某个特定的类别。以关注“猫”的信息为例,图像分类仅关注图片中是否是一只原创 2021-03-17 09:27:54 · 1006 阅读 · 0 评论 -
如何理解 MobileNet V1:深度分离卷积 + 两个超参数
MobileNets V1 用于移动视觉的高效卷积网络 2017年Abstract移动端和嵌入式实践意义depthwise seperable convolutions 深度可分离卷积,旨在构建轻量级网络2 hyper-parameters allow the model builder to choose the right sized model 两个超参数用于控制模型大小Introduction在 AlexNet 横空出世之后,卷积神经网络朝着更大更深的网络结构发展,旨在获取更高的准确原创 2021-04-28 17:56:24 · 1326 阅读 · 0 评论 -
如何理解 MobileNet V2:线性激活 + 倒置残差模块 + 高效内存
MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 2019 年Abstract提出了新的 MobileNet V2,表现方面也是刷新了当时的 sota;提出了 SSDLite 用于 Object Detection;提出了如何从 DeepLabv3 构建移动端语义分割模型 Mobile DeepLabV3;MobileNet V2 基于新提出的 inverted residual structure,其中的连接在 bott原创 2021-04-29 15:00:57 · 3737 阅读 · 1 评论
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