嵌入式人工智能：神经网络在边缘设备上的应用引言嵌入式系统已经成为我们生活中不可或缺的一部分，从智能手机到家用电器，几乎每个设备都搭载了嵌入式技术。...这些模型通过训练从数据中学习特征，并可以用于在边缘设备上进行推理和决策。硬件要求在边缘设备上运行神经网络需要满足一定的硬件要求。...神经网络在嵌入式系统中的应用神经网络在嵌入式系统中的应用广泛，包括但不限于以下领域：1. 图像识别神经网络在边缘设备上用于图像识别，如智能摄像头、自动驾驶汽车和无人机。...获取摄像头图像frame = capture_frame()# 使用模型进行姿态估计pose = model.predict(frame)# 可视化姿态结果visualize_pose(pose)当在嵌入式系统上使用神经网络时...以下是一些简单的代码案例，演示了如何在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite来运行神经网络模型。4.
相同的类别名称文件夹应存在于images_test、images_train和images_val中。txt文件包含所有类别的名称（每个名称单独一行）。...Visual Wake Words数据集是从COCO数据集派生而来，用于训练模型以检测图像帧中是否存在人物，这对物联网设备尤其重要。...从TAO Toolkit获取通道剪枝模型 对于TF2，TAO Toolkit提供了以下通道剪枝选项及参数： 通道剪枝旨在删除每层中不重要的通道，以便模型可以在对准确性的最小影响下缩小。...与密集模型类似，我们使用前一部分提供的代码块来获取INT8 tflite模型，这些模型可以与Vela一起编译，并得到以下性能估算。...结论 本博客介绍了如何使用NVIDIA TAO Toolkit中提供的预训练模型，将其适应于自定义数据集和用例，然后使用TAO中的通道剪枝功能获取符合延迟要求并在Arm Ethos-U NPU上获得更好性能的模型
相同的类别名称文件夹应存在于images_test、images_train和images_val中。txt文件包含所有类别的名称（每个名称单独一行）。...Visual Wake Words数据集是从COCO数据集派生而来，用于训练模型以检测图像帧中是否存在人物，这对物联网设备尤其重要。...从TAO Toolkit获取通道剪枝模型对于TF2，TAO Toolkit提供了以下通道剪枝选项及参数：通道剪枝旨在删除每层中不重要的通道，以便模型可以在对准确性的最小影响下缩小。...与密集模型类似，我们使用前一部分提供的代码块来获取INT8 tflite模型，这些模型可以与Vela一起编译，并得到以下性能估算。...结论本博客介绍了如何使用NVIDIA TAO Toolkit中提供的预训练模型，将其适应于自定义数据集和用例，然后使用TAO中的通道剪枝功能获取符合延迟要求并在Arm Ethos-U NPU上获得更好性能的模型
本文大致目录结构如下： 什么是委托代理及其优点； 如何添加一个代理； Android 如何使用 C++ API 使用 GPU 代理； TensorFlow LIte 的 GPU 代理； 当前GPU支持的模型和算子...中间的结点被代理处理，就成为黑盒。这个过程也可以理解成是 TFLite 对模型做了“翻译”，将其”翻译”为将执行后端的黑盒子图。...image.png 这点上 TensorFlow MobileNetV1和V2的共同结构（见上图，分别是MobileNetV1的TensorFlow原始模型、TFLite模型、Caffe模型可视化）就是模型最后有...关于输入和输出这里，TFLite有个优点，用户可以直接获取opengl的纹理数据作为输入，传给TFLite解释器，避免从opengl->cpu->tflite解释器这个过程的数据拷贝，只需要将输入转换为...例如，包含相机传输的GPU纹理），那么可以直接保留在GPU内存中而无需进入到CPU内存，。TFLite有提供这样的接口。
()获取模型输入细节。...参数：input_index:要设置的输入的张量索引。这个值可以从get_input_details中的'index'字段中得到。tensor_size:要调整输入大小的tensor_shape。...注意，这将复制值中的数据。如果希望避免复制，可以使用张量()函数获得指向tflite解释器中的输入缓冲区的numpy缓冲区。参数：tensor_index:张量的张量索引。...这个值可以从get_output_details中的'index'字段中获得。返回值：一个函数，它可以返回一个指向任意点的内部TFLite张量状态的新的数字数组。...这用于将TensorFlow GraphDef或SavedModel转换为TFLite FlatBuffer或图形可视化。属性：inference_type:输出文件中实数数组的目标数据类型。
本文旨在展示如何通过以下步骤使用TensorFlow的对象检测API训练实时视频对象检测器并将其快速嵌入到自己的移动应用中： 搭建开发环境 准备图像和元数据 模型配置和训练 将训练后的模型转换为TensorFlow...特别是，将“类别和属性预测基准”类别用作时尚对象检测任务的训练数据。 在此处下载数据（Google Drive）并将其解压缩到data项目目录中的文件夹中。...此外，还可以使用张量板根据可视化的性能指标和在训练步骤中对验证集的预测来连续监视进度。...tflite_graph.pbtxt/tmp/tflite 之后，将使用TensorFlow Lite优化转换器TOCO从Tensorflow冻结图源文件（tflite_graph.pb）中获取优化模型...将移动设备连接到笔记本电脑 在Xcode中构建并运行该应用程序。 建立项目后，该应用程序现在应该可以在移动设备上运行，并测试模型的性能如何！
Tensorflow2的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集，本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型，所以关于训练模型只是简单介绍...aaptOptions { noCompress "tflite" }复制转换的预测模型到app/src/main/assets目录下，还有类别的标签，每一行对应一个标签名称。...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层...，在下面这个回调方法中获取选择图片的Uri，通过Uri可以获取到图片的绝对路径。...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。
以下是使用Tensorflow2的keras搭建的一个MobileNetV2模型并训练自定义数据集，本教程主要是介绍如何在Android设备上使用Tensorflow Lite部署分类模型，所以关于训练模型只是简单介绍...aaptOptions { noCompress "tflite" } 复制转换的预测模型到app/src/main/assets目录下，还有类别的标签，每一行对应一个标签名称。...在构造方法中，通过参数传递的模型路径加载模型，在加载模型的时候配置预测信息，例如是否使用Android底层神经网络APINnApiDelegate或者是否使用GPUGpuDelegate，同时获取网络的输入输出层...，在下面这个回调方法中获取选择图片的Uri，通过Uri可以获取到图片的绝对路径。...核心代码如下，创建一个子线程，子线程中不断从摄像头预览的AutoFitTextureView上获取图像，并执行预测，并在页面上显示预测的标签、对应标签的名称、概率值和预测时间。
背景介绍 随着软硬件技术的发展，智能穿戴式设备逐渐从概念走向商用化。...近来，在哔哩哔哩上看到一个很有趣的成果：项目中将陀螺仪集成到狗狗衣服内，后续通过无线的方式将关节数据传输给手机APP，在手机端通过人工智能算法识别狗的运动状态，并且通过three.js将结果进行可视化。...整个项目主要包含硬件和软件两部分，其中硬件部分主要是对传感器的输出信号进行采集，前期文章中具有详细描述，具体可以参考：数据采集版以及血压信号采集等；近来，想要在软件方面做一些初期工作，将深度学习模型集成到...系统框架 前期推文中详细介绍了体态识别算法的原理、模型的训练过程以及算法的应用实例等，然而如何将模型部署到手机端是一个亟待解决的问题。调研发现，项目实施过程主要包含：1....在 Android 端加载 .tflite文件，具体过程如下所示：图片深度学习模型格式转化 预想中这部分应该没有任何难度，通过几行代码就能实现模型格式转化，奈何实际执行过程中一直报错，显示找不到相应的库函数
ObjectDetector 物体检测器可以识别一组中可能存在哪些已知物体，并提供这些物体在给定图像或视频串流中的位置信息。...ObjectDetector API 支持类似于 ImageClassifer 的图像处理选项。输出结果将列出检测到的前 k 个物体并带有标签、边界框和概率。...可对该通用 API 进行配置，使其可以加载任何支持文本输入和分数输出的 TFLite 模型。...Task Library 还支持符合每个 Task API 的模型兼容性要求的自定义模型。关联的文件（即标签图和 vocab 文件）和处理参数（如果适用）应正确填充到模型元数据中。...近期的路线图如下： 改善 C++ Task Library 的易用性，例如为希望从源代码构建的用户提供预构建的二进制文件并创建人性化工作流。 使用 Task Library 发布参考示例。
为方便起见，你可以使用Dockerfile，它提供了从源代码安装Tensorflow并下载本教程所需的数据集和模型的依赖项。。...我们可以使用许多模型来训练识别图像中的各种对象。我们可以使用这些训练模型中的检查点，然后将它们应用于我们的自定义对象检测任务。...要在手机上实时运行此模型需要一些额外的步骤。在本节中，我们将向你展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型，并允许你利用针对移动设备优化的操作。...然后，要获取冻结图，请使用以下命令从models/research目录运行脚本export_tflite_ssd_graph.py： python object_detection/export_tflite_ssd_graph.py...你将在检测到的对象周围看到带有标签的框。运行的测试应用程序是使用COCO数据集训练的。 示例：https://www.youtube.com/watch?
) 3、加载模型 模型文件有了，这么在单片机上获取这个模型文件呢？...3、以上两种方法都是将模型保存在flash中，每次下载程序都要老久了，其实不必将模型保存在flash中，可以通过将模型保存在MicroSD卡中，单片机将存在MicroSD卡中的文件复制到RAM中即可，也可以用...USB将内存虚拟成U盘，直接将模型文件从电脑上拖到单片机内存中，实现模型和单片机程序的解耦。...主要实现代码如下： /* 从sd卡中获取tflite模型 */ int fatfs_get_model(void* pModel, uint32_t size) { DIR DirInfo; FILINFO...其他 保存检测到东北虎的照片 本项目除了实现上述功能外，还实现将检测到东北虎的照片保存在MicroSD卡中，采用BMP库，将摄像头原始数据编码成BMP格式图片写入MicroSD卡中。
在上一篇文章【Win10系统编译Tensorflow Lite 2.3为动态链接库tensorflowlite_c.dll】介绍了如何在Windows平台下编译tflite为动态链接库tensorflowlite_c.dll...上一篇文章中我们编译的tflite库为c语言接口，即c_api，在使用过程中，只需下面一条include语句即可： #include "tensorflow/lite/c/c_api.h" 注意，如果不想亲自动手编译...】找到如下mobilenet v3模型下载: [下载mobilenet v3 tflite] 如果无法打开链接或者是无法下载，请到附件中下载。...1 加载模型 封装函数initModel，传入tflite模型路径，代码如下： void initModel(string path ) { TfLiteModel* model = TfLiteModelCreateFromFile...：896，概率：0.92355 这里没有对具体类别转为中文查看，因为作为demo不想再添加其他不太相关的代码（主要是懒）。
本教程介绍如何使用 tf.Keras 时序 API 从头开始训练模型，将 tf.Keras 模型转换为 tflite 格式，并在 Android 上运行该模型。...下载我的示例代码并执行以下操作： 在 colab 中运行：使用 tf.keras 的训练模型，并将 keras 模型转换为 tflite（链接到 Colab notebook）。...请参阅下面关于如何使用 TFLite 模型运行推断的 python 代码片段。示例输入是随机输入数据，你需要根据自己的数据更新它。...创建一个进行数字分类的分类器 从自定义视图输入图像 图像预处理 用模型对图像进行分类 后处理 在用户界面中显示结果 Classifier 类是大多数 ML 魔术发生的地方。...有时，转换似乎是成功的，但转换后的模型却不起作用：例如，转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。（我在 tf 1.10 中遇到了这个错误，后来在 tf1.12 中修复了它）。
具有 MobileNet 模型的 SSD 可以检测到汉堡，但无法检测到薯条-将其分类为snacks类别。...如果给定图像中有多个类别，则在每个图像周围绘制一个矩形，并为其分配相关的类别名称。 通常，人们会犯这样的错误：仅在一个类上绘制一个矩形，然后跳过另一个类。 这将导致在推理过程中仅检测到一个类别。...此代码不是从 GitHub 页面获取COCO JSON文件，而是从本地驱动器获取上一步中创建的cocoformat.JSON文件，然后将其转换为生成的文件夹中的多个.JSON文件。...在本部分中，您将学习如何使用 REST API 从 PC 上载图像到云，云搜索引擎将搜索最接近的图像并将其显示。 因此，所有繁重的工作将由云引擎来完成。 请注意，在本节中，介绍了视觉搜索的基本概念。...如果图像不是来自网络，则很可能会检测到不同类别的相似视觉图像，如此处的沙发示例所示。 但是，如果图像是从网上获取的，则匹配是精确的或非常接近的。 在上一节中，我们学习了如何使用 GCP 进行训练。
例如 Android NN API 在 TFLite 中使用模型的工作流程如下： 获取模型：您可以训练自己的模型或选择可从不同来源获得的预训练模型，并按原样使用预训练或使用您自己的数据再训练，或在修改某些部分后再训练该模型...官方 TensorFlow 仓库附带 TFLite 演示，该演示使用预训练的mobilenet对来自 1001 类别中的设备相机的输入进行分类。演示应用显示前三个类别的概率。...keras包提供对 Keras API 的支持 tfruns包用于 TensorBoard 风格的模型和训练类可视化 在本章中，我们将学习如何在 R 中使用 TensorFlow，并将涵盖以下主题： 在...我们还学习了如何使用 R 中的可视化工具 TensorBoard。我们还介绍了一个来自 R Studio 的新工具tfruns，它允许您为多次运行创建报告，分析和比较它们，并在本地保存或发布它们。...总结 在本章中，我们学习了如何在 TensorFlow 中调试用于构建和训练模型的代码。我们了解到我们可以使用tf.Session.run()将张量作为 NumPy 数组获取。
在这篇文章中，我们将学习一些通用的技巧，一步一步为移动设备准备一个TFLite模型。...这是我创建的一张图表，展示了如何从一个转换到另一个，一步一步解释这中间涉及到的东西。 ? 从MNIST训练脚本中，我们得到文本可读形式(.pbtxt)的Graph Def、检查点和保存的图形。...训练后在Tensorboard中可视化graph.pbtxt - 在这里，我们标记了输入和输出图层以及仅用于模型训练中的不必要图层。 使用Tensorboard，我们可以看到训练脚本中生成的每个图层。...TensorFlow格式 - 理解每种工具和操作如何生成不同的文件格式。如果能自动获取SavedGraph并将其转换（缩减中间的一堆步骤）会很棒，但我们还没有做到。...在接下来的文章中，我们将切换到移动开发并看看如何使用我们新近转换的mnist.tflite文件在Android应用程序中检测手写数字。
况且，YOLO-fastest中使用了上采样，这个步骤在TFLite-micro中是没有算子支持的，尽管可以自己实现，但效率应该就低了，所以还是需要对YOLO-fastest模型做进一步的裁剪。...而摄像头获取的图像为320x240RGB565彩色图片，不符合神经网络模型的要求，所以需要对其进行预处理工作。...行人识别输入：96x96 灰度图 行人检测输入：160x160 灰度图 1.RGB565转灰度 RGB彩图转灰度图像：从输入的RGB图像中解析出R、G、B三通道的值，再根据心理学公式计算出单个像素点的值...source/yolo_layer.c中的实现 YOLO解码器实现 YOLO解码操作（YOLO decode）是为了将神经网络的预测值和真实的图片预测框相对应，即如何通过神经网络的输出值在图片中对目标物体画出检测框...，通过本次大赛学习实践了AIOT部署的全套流程，从模型训练、模型部署到上云实测，在其中也顺带开发了一些有意思的小工具，尽管作品还有很多不足之处，但已经感到收获良多！
TensorFlow上还无法训练模型，您需要在更高性能的机器上训练模型，然后将该模型转换为.TFLITE格式，将其加载到移动端的解释器中。 ?...令人感兴趣的是，它有一个很大、很宽的手柄，也很像茶壶！ ? 这是如何工作的？...方法，将图像数据和标签数组传递给它，剩下的工作就完成了： tflite.run(imgData, labelProbArray); 详细讨论如何从相机中获取图像并准备给到tflite已经超出了本文的范围...深入到这个示例中，您可以看到它如何从相机中抓取、准备用于分类的数据，并通过将加权输出优先级列表映射模型到标签数组来处理输出。...默认使用后者，所以您需要确保模型存在，否则应用程序将失败！从相机捕获数据并将其转换为字节缓冲区并加载到模型中的代码可以在ImageClassifier.java文件中找到。
在随后的应用中… 从推理的角度理解模型 实现基于机器学习的应用的开发人员可以依靠的一件事是使生活变得轻松，无论所服务模型中的实际计算如何，向用户提供模型的过程或多或少都是相同的。...实际上，在推理时，模型被简化为一个黑盒子，它具有一组预定义的输入和输出以及一个与底层模型进行交互的统一接口。 开发人员现在要做的就是建立在给定环境中实现和执行黑匣子所需的基础结构。...在本节中，我们将简要介绍一下如何在每个人中使用它。 tf.autograph函数 到目前为止，我们已经看到了如何从 Python 函数创建 TensorFlow 图的代码。...该模型可以是任何东西，从tf.keras自定义训练模型到从 TF 本身获取的预训练模型。 TFLite 入门 使用 TFLite 的第一步是选择要转换和使用的模型。...TF 模型必须先转换为这种格式，然后才能使用… 在移动设备上运行 TFLite 在本节中，我们将介绍如何在两种主要的移动操作系统（Android 和 iOS）上运行 TFLite。
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