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CSDN博客

本人的CSDN博客：https://yeyupiaoling.blog.csdn.net/

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基于PaddlePaddle实现的目标检测模型PP-YOLOE

android python json

本项目是基于PaddleDetection实现的PP-YOLOE，PP-YOLOE是单阶段Anchor-free模型，其精度(COCO数据集mAP)和推理速度均优于YOLOv5模型，PP-YOLOE在COCO test-dev2017数据集上精度达到49.0%，在单卡V100上FP32推理速度为123.4FPS, V100上开启TensorRT下FP16推理速度为208.3FPS。其中还包含了X/L/M/S四种模型类型，适合部署在多种多样的硬件上，在手机上部署，推理速度也是极快的。

2022-11-30

6010

使用PaddlePaddle轻松实现语音合成

语音合成 android flask 神经网络深度学习

使用PaddlePaddle轻松实现语音合成，提供了简单的示例代码，GUI界面操作，还有Flask的Web接口，可以给Android调用。

2022-09-07

1.1K0

使用PaddlePaddle搭建一个可以识别数千中动物

android flask 神经网络深度学习人工智能

使用PaddlePaddle实现的数千种动物识别，提供了简单的示例代码，GUI界面操作，还有Flask的Web接口，可以给Android调用。

2022-09-07

2590

基于Paddle Lite在Android手机上实现图像分类

神经网络深度学习人工智能 android 打包

Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动AI应用更广泛的落地。

2021-12-07

8740

Android基于图像语义分割实现人物背景更换

神经网络深度学习人工智能 android 编程算法

本教程是通过PaddlePaddle的PaddleSeg实现的，该开源库的地址为：http://github.com/PaddlPaddle/PaddleSeg ，使用开源库提供的预训练模型实现人物的图像语义分割，最终部署到Android应用上。关于如何在Android应用上使用PaddlePaddle模型，可以参考笔者的这篇文章《基于Paddle Lite在Android手机上实现图像分类》。

2021-12-07

1K0

一行代码Android上实现人脸检测、关键点检测、口罩检测

人脸识别 android java 神经网络深度学习

本项目是使用Paddle Lite 的C++实现的人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，并将编译好的动态库和静态库部署在Android应用上，在Android设备上实现人脸检测，人脸关键点检测和戴口罩检测，所以本应不会使用到C++开发，可以只使用笔者提供的JNI接口实现这些功能。在ai这个module是笔者在开发时使用到的，读者在使用这个项目时，完全可以删除掉，如果是看C++实现，也可以看这个module的源码。

2021-12-07

1.7K0

基于TNN在Android手机上实现图像分类

android 打包 html tensorflow xml

TNN：由腾讯优图实验室打造，移动端高性能、轻量级推理框架，同时拥有跨平台、高性能、模型压缩、代码裁剪等众多突出优势。TNN框架在原有Rapidnet、ncnn框架的基础上进一步加强了移动端设备的支持以及性能优化，同时也借鉴了业界主流开源框架高性能和良好拓展性的优点。

2021-12-07

1.6K0

基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

android tensorflow html5 https 网络安全

Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。

2021-12-07

2.2K0

在Android实现双目测距

opencv android android studio java

我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。

2021-11-15

1K0

Mediapipe框架在Android上的使用

sdk ide java 打包 android

ObjectDetection子图仅在请求时运行，例如以任意帧速率或由特定信号触发。更具体地讲，在将视频帧传递到ObjectDetection之前，本示例中的PacketResampler将它们暂时采样为0.5 fps。你可以在PacketResampler中将这一选项配置为不同的帧速率。正是因为如此，在识别的时候可以时间抖动更少，而且可以跨帧维护对象ID。

2021-11-15

2.8K0

基于Paddle Lite在Android手机上实现图像分类

android 图像识别人工智能深度学习

Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动AI应用更广泛的落地。

2020-08-02

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基于Tensorflow2 Lite在Android手机上实现图像分类

tensorflow 图像识别 android

Tensorflow2之后，训练保存的模型也有所变化，基于Keras接口搭建的网络模型默认保存的模型是h5格式的，而之前的模型格式是pb。Tensorflow2的h5格式的模型转换成tflite格式模型非常方便。本教程就是介绍如何使用Tensorflow2的Keras接口训练分类模型并使用Tensorflow Lite部署到Android设备上。

2020-07-22

3.1K0

在Android实现双目测距

opencv android android studio https java

在上一章我们介绍了《双目摄像头测量距离》，在这个基础上，我们来了解如何在Android上使用双目测距算法。通过本教程，你不仅掌握如何在Android中使用SBM等双目测距算法，顺便也了解到如何在Android Studio配置OpenCV，通过使用OpenCV可以在Android中实现很多图像处理的功能。

2020-06-02

2.4K0

Android使用webrtc实现检测用户是否在说话

android api https c#网络安全

我们在Android应用做语音识别的时候，一般是用户唤醒之后开始说话。当用户超过一定的时候没有说话，就停止录音，并把录音发送到语音识别服务器，获取语音识别结果。本教程就是解决如何检测用户是否停止说话，我们使用的是WebRTC架构的源代码中的vad代码实现的。 VAD算法全称是Voice Activity Detection，该算法的作用是检测是否是人的语音，使用范围极广，降噪，语音识别等领域都需要有vad检测。webrtc的vad检测原理是根据人声的频谱范围，把输入的频谱分成六个子带：80Hz——250Hz，250Hz——500Hz，500Hz——1K，1K——2K，2K——3K，3K——4K。分别计算这六个子带的能量。然后使用高斯模型的概率密度函数做运算，得出一个对数似然比函数。对数似然比分为全局和局部，全局是六个子带之加权之和，而局部是指每一个子带则是局部，所以语音判决会先判断子带，子带判断没有时会判断全局，只要有一个通过认为是语音。

2020-05-06

2.4K2

使用TensorFlow Lite在Android手机上实现图像分类

https 网络安全 android android studio tensorflow

TensorFlow Lite是一款专门针对移动设备的深度学习框架，移动设备深度学习框架是部署在手机或者树莓派等小型移动设备上的深度学习框架，可以使用训练好的模型在手机等设备上完成推理任务。这一类框架的出现，可以使得一些推理的任务可以在本地执行，不需要再调用服务器的网络接口，大大减少了预测时间。在前几篇文章中已经介绍了百度的paddle-mobile，小米的mace，还有腾讯的ncnn。这在本章中我们将介绍谷歌的TensorFlow Lite。

2020-05-06

3.5K0

在Android手机上使用腾讯的ncnn实现图像分类

网络安全 https 打包 github android

在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》，使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中，笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类，这个框架开源时间比较长，相对稳定很多。

2020-05-06

3.2K0

在Android手机上使用PaddleMobile实现图像分类

c++c#android 神经网络深度学习

现在越来越多的手机要使用到深度学习了，比如一些图像分类，目标检测，风格迁移等等，之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好，首先是速度问题，图片上传到服务器需要时间，客户端接收结果也需要时间，这一来回就占用了一大半的时间，会使得整体的预测速度都变慢了，再且现在手机的性能不断提高，足以做深度学习的预测。其二是隐私问题，如果只是在本地预测，那么用户根本就不用上传图片，安全性也大大提高了。现在的手机深度学习会计有很多，比如百度的paddle-mobile、小米的MACNE、腾讯的NCNN、谷歌的TensorFlow lite，而我们在本章使用的是百度的paddle-mobile。

2020-05-06

6600

Android的单个或多个权限动态申请

数据分析 android xml 访问管理

在Android 6.0（API 级别 23）以下申请权限是非常简单的，直接在AndroidManifest.xml这个配置文件中加入申请权限的列表就可以了，比如我要申请四个权限，如下：

2020-05-06

3.8K0

Android网络框架OKhttp3学习笔记

android http https json 网络安全

OKhttp3是一个非常强大的Android网络框架，它是由Square公司开发并开源的，很大Android开发者都会使用到，所以我也要来学学。

2020-05-06

7210

Android读取短信和联系人

数据库 sql android https 网络安全

读取短信和联系人经常会用到，要了解的是这是内容提供者（contentProvider）的知识点，大家都知道数据库是在data-->data 对应的包目录下，其他应用是不可以访问到的，如果有些数据要提供给其他的应用，比如通信录，其他应用想获取它的数据怎么办呢，这时内容提供者就出现了，预先写好了一些操作数据库的方法，因为方法是开发这个应用的开发者提供的，所以保证了数据库的安全操作，又能共享数据。

2020-05-06

2.4K0

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