TensorFlow Lite 对象检测在 Android 和 Raspberry Pi 上的应用

TensorFlow Lite 对象检测在 Android 和 Raspberry Pi 上的应用

【免费下载链接】TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi A tutorial showing how to train, convert, and run TensorFlow Lite object detection models on Android devices, the Raspberry Pi, and more! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi

1. 项目基础介绍与主要编程语言

本项目是由 EdjeElectronics 开发的一个开源项目，旨在展示如何在资源受限的边缘设备上，如 Android 设备和 Raspberry Pi 上，训练、转换并运行 TensorFlow Lite 对象检测模型。项目使用的主要编程语言为 Python，同时也涉及一些其他语言的元素，如使用 shell 脚本进行环境配置。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能包括：

• 训练自定义 TensorFlow 对象检测模型：项目提供了在 Google Colab 上训练模型的详细步骤，用户可以通过上传自己的图像数据集并运行一些代码块来训练模型。
• 转换模型为 TensorFlow Lite 格式：训练完成的模型将被转换为 TensorFlow Lite 格式，以优化边缘设备上的性能。
• 在边缘设备上部署模型：项目提供了在不同设备上部署 TensorFlow Lite 模型的详细指南，包括 Raspberry Pi 和 Android 设备。
• 运行检测：提供了多个 Python 脚本，用于在图像、视频、网络流或摄像头馈送上运行对象检测。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包含：

• 优化了模型训练流程：改进了 Google Colab 上的训练指南，使训练过程更加简洁明了。
• 增加了新的部署指南：为不同的操作系统和设备添加了新的部署指南，如 Windows 和 macOS 的 TensorFlow Lite 环境配置。
• 改进了检测脚本：对检测脚本进行了优化，提高了检测的准确性和性能，特别是在处理视频流时的帧率。

通过这些更新，项目不仅提高了易用性，还增强了在不同环境和设备上的兼容性和性能。

【免费下载链接】TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi A tutorial showing how to train, convert, and run TensorFlow Lite object detection models on Android devices, the Raspberry Pi, and more! 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi