Android APP 集成 Unet进行图像语义分割【tensorflow】

Android集成Unet图像语义分割实践
本文介绍了如何在Android环境下使用Unet进行图像语义分割,包括使用Keras训练网络并转换为TensorFlow PB文件,将PB文件集成到Android应用中,以及在Android上进行图像处理和性能优化。在Android设备上实现大约5FPS的运行速度,但遇到了一些坑点,如输入输出层名的处理和图像形状转换。

环境:

WIN7 64 + Android Studio3.3

Python 3.6

Keras 2.3

TF 1.9

概述:

1.先用Keras训练网络,保存为h5文件【model.save('xxx.h5')】

2.用Keras2pb.py 把h5文件转成Tf的pb文件

3.在Android src/main下新建Assets文件夹,把pb放到里面

4.Android gradle【app】里implementation一个Tf包

implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:+'

5.调用TF JAVA接口feed【input】 run fetch【output】

     

 Keras转PB:

# coding=utf-8
import sys

from keras.models import load_model
import tensorflow as tf
import os
import os.path as osp
from keras import backend 
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