tensorflow移植识别

最新推荐文章于 2020-06-10 20:48:42 发布
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本文介绍DetectorActivity.java中的MINIMUM_CONFIDENCE_TF_OD_API变量，它用于表示目标检测模型对检测框的置信度。置信度越高，则模型判断的准确性越高。文中还提到了一种解决数组越界的方法，并提供了适用于Android平台的TensorFlow模型链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • DetectorActivity.java中MINIMUM_CONFIDENCE_TF_OD_API 变量是检测到的目标的置信度，也即是说模型判定的这个框为该目标的可信程度．该值越高框越准确．
  • 当出现数组越界的情况，可尝试在txt文件首行中添加 " ？？？"
  • 可移植到安卓端的tensorflow模型为
    https://tensorflow.google.cn/lite/guide/hosted_models
Tensorflow object detection API 将自己的模型迁移到手机并实时检测
奥特曼大战神
08-16 3574
本节将上两节内容合并，讨论如何将自己训练的图表检测模型部署到手机并实现实时检测． １，打开上次的android studio,将上上一节训练的图表检测模型的.pb文件放到本项目的assets目录下．命名任意（本例yjf.pb） ２，复制assets目录下的任意一个.txt文件为yjf.txt，打开后从第二行开始写lable（第一行是???不用动，别删），label的顺利和训练模型时候的标号顺序...
Tensorflow车牌识别（含完整源代码及训练集）
sybh的博客
11-12 2685
TensorFlow是一个开放源代码软件库，用于进行高性能数值计算。借助其灵活的架构，用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台（CPU、GPU、TPU）和设备（桌面设备、服务器集群、移动设备、边缘设备等）。TensorFlow 是一个用于研究和生产的开放源代码机器学习库。TensorFlow 提供了各种 API，可供初学者和专家在桌面、移动、网络和云端环境下进行开发。
Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（3）——将自己的模型迁移到手机上运行
dy_guox的博客
05-04 1万+
上一篇博客中介绍了如何使用Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(https://blog.youkuaiyun.com/dy_guox/article/details/79111949)，由于我们的模型是基于ssd_mobilenet训练，这个模型本身是相对较为轻量级的，也可以在手机上使用，因此，这篇博客将介绍如何将Tensorflow object de...
tensorflow 的android demo中，detector代码修改，解决检测框不显示问题
赵明明的专栏
09-12 4139
编译安装tensorflow_demo，断断续续搞了2周多。 主要问题是workspace文件修改的不正确，sdk和ndk的api_level没有搞匹配， 64位的机器编译，ndk的api_level应该要比21高，不是14 还有，sdk和ndk的路径一定要写正确 其他就没问题了。 总的来说，安装bazel有点麻烦， 编译tensorflow源码其实挺简单的，就是配置要细心。
Tensorflow学习笔记（十）Android 调用 TensorFlow Object Detection API 模型
学习小白
03-27 2378
Android 调用 TensorFlow Object Detection API 模型 之前看了好多的博客，移植的方法大都是下载官方的Android源码替换里面的.pb模型文件和labels.txt文件，其它的什么都没有讲，这里记录一下我的一些理解。 官方Android项目源码中有一个TensorFlowObjectDetectionAPIModel.java文件其中有官方写好的关于预处理bi...
TF OD API使用
ChengChengCheng的博客
04-14 278
https://blog.youkuaiyun.com/c2a2o2/article/details/78436716
tensorflow 车牌识别项目（一）
qq_29477893的博客
06-10 2743
目录吐槽前言一 数据解析二 level 1训练三 level 2训练四 测试五 demo 吐槽 最近为了找工作，丰富自己的项目经历就做了一个车牌识别的项目，思想大致是参考https://blog.youkuaiyun.com/u011995719/article/details/79435615的思想，但是他是用的caffe框架，对caffe一窍不通的我当然不能妥协去学caffe。于是自己走上了tensorflow的折腾之路。复现嘛，我就用教程上的网络结构，我开始试着用tensorflow写mobilinet。什么深度
将 TensorFlow 移植到 Android手机，实现物体识别、行人检测和图像风格迁移详细教程
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2017/02/13贴一个TensorFlow 2017开发者大会的Mobile专题演讲移动和嵌入式TensorFlow这里面有重点讲到本文介绍的三个例子，以及其他的移动和嵌入式方面的TF相关问题，干货很多2017/01/17 更新今天上 Github，发现 Tensorflow 的 android demo又更新了，除了基本的修改以外，又增加了一个图像风格迁移的安卓demo，而且还增加了Andro
基于PYNQ的图像分类识别设计：HLS卷积神经网络与IP核设计及TensorFlow模型移植
最新发布
04-19
最后，将训练好的模型配置移植到PYNQ开发平台，通过特定库和工具完成模型的加载与推理，实现了硬件加速的图像分类识别。 适用人群：对硬件加速和深度学习感兴趣的开发者，尤其是有一定FPGA和深度学习基础的研究人员...
yolo模型移植到android手机端
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修改TensorFlow Object Detection API
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代码仓库：https://github.com/lijiancheng0614/tensorflow_object_detection修改TensorFlow Object Detection API，添加一些方便使用或新的功能。
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