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TensorFlow Lite Model Maker 库，可以简化使用自定义数据集训练 TensorFlow Lite 模型的过程。该库使用迁移学习来减少所需的训练数据量并缩短训练时间。例，图像分类，四行代码# Load input data specific to an on-device ML app.data = ImageClassifierDataLoader.from_folder('flower_photos/')train_data, test_data = data.spl

单色背景图片，在端侧java和opencv分割保存图片。public static void drawRect(){//分割图片并保存 // 1. 加载由libname参数指定的系统库 System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME); // 2. 打开图片 Mat src = Imgcodecs.imread(dirPath+"/1.jpg"); if (src.dataAddr()...

make_image_classifier安装需安装tensorflow和tensorflow_hub libraries：$ pip install "tensorflow~=2.0"$ pip install "tensorflow-hub[make_image_classifier]~=0.6"测试：$ make_image_classifier --help最好安装GPU 版本TF2"tensorflow-gpu~=2.0".基本用法$ make_...

地址：TensorFlow Lite Model Maker该库使用迁移学习来减少所需的训练数据量并缩短训练时间。期待object detector！

tflite模型一般保存在assets资源目录下，与代码一起编译生成apk文件，如果要更新模型就需整个下载安装包，重新安装APP。查看loadmodelfile函数，tflite是通过assetFileDescripter获取，MappedByteBuffer有一个偏置值及文件长度的参数。将内存目录中的模型文件读入FileInputStream后，将参数置为0及channel.size()后，运行时退出。提示错误：The model is not a valid Flatbuffer f..