奥特曼大战神

TensorFlow模型如何在移动端运行成为一种趋势，加之MobileNet等轻量级网络的产生，加速了移动端ＡＰＰ嵌入目标检测模型的发展趋势．最近做了tensorflow 模型在按着手机上的移植，效果不错，所以大概记录一下过程．因此本节从环境搭建－编译安装tf开始，一步步开始将tf模型部署到安卓平台，最后在安卓手机界面就能看到TF Detect, TF Classify, TF Stylize, ...

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...

前段时间弄了几个礼拜的安卓开发，前端后端开发都要弄，终于忙完了．现在继续接着上次的tensorflow on android尝试一下tensorflow lite，要不然心里一直惦记着呢．按照官网的说法，tensorflow lite是比tensorflow在移动和嵌入式设备上更轻量级解决方案，具有低延迟，模型文件更小等优点，而且支持硬件加速．更多说明大家可以看https://www.tensor...

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...