运行tensorflow lite官方的目标检测demo

最新推荐文章于 2025-05-06 14:17:34 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： tensorflow 目标检测 android
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jignjingfan/article/details/121123059

demo地址：https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android

环境要求：
Android Studio
官方说的是3.2 以上，我的旧AS版本是3.5也不行，所以更新到了当前最新的稳定版。

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更新完了gradle同步时报错，需要再次设置JDK和NDK的path，打开project manager，找到自己的JDK和NDK目录进行配置。

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如果没有安装NDK，打开SDK Manager安装
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Run App
安装App时，要先下载一个目标检测的tflite模型，如

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React Native边缘计算：在移动设备上运行TensorFlow Lite
移动开发前沿的博客
06-02 653
随着手机算力提升和隐私需求增加，“边缘计算”（数据在本地处理，不传回云端）成为移动应用新趋势。本文聚焦“如何用React Native开发跨平台App，集成TensorFlow Lite实现本地AI推理”，覆盖模型转换、跨平台集成、性能优化等关键步骤。本文从“为什么需要边缘计算”出发，用故事引出技术概念→解释React Native、TensorFlow Lite核心原理→展示模型转换与集成步骤→通过“实时植物识别”案例实战→最后总结应用场景与未来方向。边缘计算。
TensorflowLite-Demo
11-16
google发布了tensorflow lite，致力于移动端智能计算，第一时间下载来尝试，平均性能200ms，感谢谷歌~~~本压缩包是Android的AS工程，解压导入就轻松编译测试。
tensorflow官方提供的目标检测与分类API
qq_42775938的博客
09-08 301
1.tensorflow官方提供的目标检测与分类API 在https://github.com/tensorflow/models中的research文件中有各种各样的API， 在research文件夹中，slim文件夹是图像分类API，object_detection是目标检测API，就是拿来就能用的API 最好看文件夹中提供的官方文档来使用这些API，也可参考以下两篇优快云（优先看官方教程）： https://blog.youkuaiyun.com/qq_37541097/article/details/1013
TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类的demo
最新发布
gitblog_06773的博客
05-06 438
TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类的demo 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 此仓库包含了一个使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类功能的demo。通过这个demo，您可以学习如何将TensorFlow Lite模型集成到Android应用中，实现对图像的实时分类。 简介 图像分类是计算机视觉领域的一项基...
Tensorflow Android Demo 测试
ILOREO的博客
09-05 426
测试环境: Ubuntu 18.04 参考官方源码文档readme:https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android 下载源码: 实际只是用examples/android文件夹下的,但是tensorflow没有提供单独的文件夹下载,所以这里要下载整个tensorflow ...
【Android机器学习实战】2、用 TensorFlowLite 做目标检测
呆呆的猫的博客
10-02 2398
TensorFlow Lite 是一个跨平台机器学习库，针对在边缘设备（包括 Android 和 iOS 移动设备）上运行机器学习模型进行了优化。其包含如下2个组件：创建 TFLiteDetectionTest 项目，项目github地址详见，在 activity_main.xml 中添加如下布局： activity_main.xml 的布局有上部1个图片展示控件、下部3个图片预览控件，底部1个拍照按钮，布局效果如下：在 build.gradle(app) 中添加 tensorflow 的依赖，依赖如下：
目标检测——TensorFlow Lite 安卓口罩人脸检测
WellTung_666的博客
04-21 2949
在上一篇博客目标检测——TensorFlow口罩人脸目标检测中已经介绍了使用TensorFlow Objecti Detection API来进行口罩人脸目标检测，本文将在此基础上将使用TensorFlow Lite将模型迁移到安卓端，在安卓手机上进行目标检测。 文章目录模型转换Bazel安装和编译转换工具编译错误模型迁移 模型转换 在data下新建tflite文件夹用来存放转换后的文件，然后...
TensorFlow Lite所有示例应用APK.zip
07-14
TensorFlow Lite的主要目标是加速和优化在移动设备上的机器学习模型运行。它通过模型的转换工具将训练好的TensorFlow模型转化为更小、更高效的格式，便于在手机或物联网设备上执行推理。TensorFlow Lite支持多种类型...
详解 TensorFlow TFLite 移动端（安卓）部署物体检测 demo（1）——照本宣科
Abandon_first的博客
06-21 4751
用 tflite 实现移动端物体检测
在Android上运行基于TensorFlow Lite训练的二维码检测模型
yushulx的专栏
01-14 3005
二维码定位可以使用传统的图形学或者机器学习。那么哪种在手机上运行的效率更高？我们可以动手实验下。 使用TensorFlow Lite训练二维码检测模型 在Android应用中使用TensorFlow Lite API 源码 https://github.com/yushulx/android-camera2-preview-qr-code-scanner ...
实现TensorFlow Lite安卓小demo
bruce_zhao1407的博客
03-05 547
1.简介 TensorFlow Lite 是一组工具，可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 IoT 设备上运行 TensorFlow 模型。它支持设备端机器学习推断，延迟较低，并且二进制文件很小。 本文中将介绍一个简单的TensorFlow Lite官方提供的在安卓环境下运行花朵识别小demo 2.下载训练模型 3.下载代码 git clone https://github.com/hoitab/TFLClassify.git 4.将TensorFlow Lite加载到代码中 在start上点击右键
一些简单的TensorFlow_demo小实例
12-28
一些简单的TensorFlow_demo，运用google开源框架Tensorflow做了几个小的实例，各位大仙可以下载用来练习，可以快速帮助开发者上手，加深对Tensorflow的理解。
TFLite-Tester：示例项目展示了我们如何比较TensorFlow和TensorFlow Lite模型
02-04
TFLite测试仪 该示例项目显示了多种测试TensorFLow Lite模型的不同方法。 它包含以下代码： 将TensorFlow转换为TensorFlow Lite模型 并排比较TF和TF Lite模型（包括训练后量化） 使用Espresso库在Android应用程序上运行自动化测试。 有关更多详细信息，请检查： 博客文章（在Colab笔记本中进行）： 博客文章（在Android仪器测试中进行测试）： 使用具体功能将TensorFLow模型转换为TensorFLow Lite： ://www.tensorflow.org/lite/r2/convert/concrete_func
win10 安装OpenVINO并在tensorflow环境下测试官方demo
RayChiu757374816的博客
11-13 957
测试在windows环境下安装测试OpenVINO
Tensorflowlite 安卓平台目标检测学习小记录
weixin_51398304的博客
11-28 373
训练平台:colab 防断连代码： function ClickConnect(){ console.log("Working"); document.querySelector("colab-toolbar-button#connect").click() } setInterval(ClickConnect,60000) YOLO v4 Tiny convert to .tfile Linux代码学习： %cp-r/content/dataset/./content/...
详解 TensorFlow TFLite 移动端（安卓）部署物体检测 demo（3）——训练模型
Abandon_first的博客
06-30 2169
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
tensorflow2官方demo全流程详解
ThreeStones1029的博客
02-04 807
tensorflow2官方demo全流程详解
linux tensorflow demo_能转换性别，比人脸还逼真！简单五步，教你用TensorFlow和Streamlit构建人脸合成程序...
weixin_39876856的博客
11-28 258
机器学习模型是黑匣子。你可以在测试集上运行它们并绘制出奇特的性能曲线，但是通常还是很难回答关于它们如何运行的基本问题。一个惊人且强大的来源是简单地玩转模型：调整输入--观察输出。创建交互模型是Streamlit的灵感来源之一，Streamlit是一个Python框架，它使得编写应用程序和编写Python脚本一样简单。这个概述将引导你创建一个streamlight应用程序，黑匣子最多的模型之一：一个...
TensorFlow Object Detection API 模型转tflite并验证
奥特曼大战神
06-22 3090
最近在用TensorFlow Object DetectionAPI训练目标检测模型，训练好的pb模型大小17.6M，用pb预测效果不错，于是想着如何在手机端运行，查看官网关于tflite的转换，网址：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_on_mobile...
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