https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android使用默认模型的示例工作得很好但是我想测试一个从AutoML生成的自定义模型。当我替换"\src\main\assets“目录中的"detect.tflite”和"labelmap f
我试图在Tensorflow Lite源代码中添加一些__android_log_print。我将这两个文件(.jar和.so)用于通过Android构建的。然而,当我在我的android设备(Android7.1)上打开这个应用程序时,它显示了以下错误。D/AndroidRuntime: Shutting down VM
我创建了一个移动应用程序,可以识别图像使用颤振,我得到了这个运行时错误的应用程序测试。Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: Cannot convert between a TensorFlowLite tensor with typeUINT8 and a Java object of type [[F (which is compatible with the TensorFlowLite type FLOAT32).我
我用DNN训练了一个自定义模型,并尝试使用TF_Lite在Android中使用。我在演示应用程序中使用了相同的方法来加载资产文件。java.lang.IllegalArgumentException: Contents of /dnn_frozen_graph.tflite
does not encode a valid TensorFlowLiteby: java.lang.IllegalArgumentException: Contents of
我使用TFLite通过C++构建我的应用程序与NDK,并感谢在解决链接错误的帮助。我遵循的指南是https://www.tensorflow.org/lite/guide/android#use_tflite_c_api 我在使用CMake构建的程序中包含了TFLite C API头文件和动态共享库,在app/src/main/jni中包
我正在关注谷歌instructions如何在我的应用程序中实现“谷歌ML工具包”。Add the dependencies for the ML Kit Android libraries to your module's app-level gradle file, which isthe accurate sdk
implementation 'com.google.mlkit:pose-detection-accurate:17.0.1-beta6'
我正在尝试用Xamarin.Forms构建一个应用程序。我想使用Google ML Kit,所以我找到了一个用于Android的绑定。我能够将引用导入到Xamarin.Forms解决方案的Android部分,并希望在UI背后的代码中使用它。但是在in项目中,当我执行using Xamarin.Firebase.ML.Vision;时,我当然会得到一个错误,因为引用位于in.Android</