我正在尝试使用自定义模型启动TF对象检测安卓应用程序(https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object 我需要解决这个问题 java.lang.AssertionError: Error occurred when initializing ObjectDetector: Input tensor has type kTfLiteFloat32: it requires specifying NormalizationOptions metadata to preprocess input imag
我正在尝试将我的自定义模型插入。我使用tflite_convert创建了一个MobileNetv2模型,并将其插入到Android演示项目中,但出现了一个错误,要求我指定NormalizationOptions元数据。
Process: org.tensorflow.lite.examples.detection, PID: 6420
java.lang.AssertionError: Error occurred when initializing ObjectDetector: Input tensor has type kTfLiteFloat32: it require
我正在尝试学习如何在Android上使用一些ML的东西。我让工作了,而且似乎工作得很好。于是我试着创建我自己的模型。
我用来创建我自己的模型的代码是:
import numpy as np
import os
from tflite_model_maker import model_spec
from tflite_model_maker import text_classifier
from tflite_model_maker.config import ExportFormat
from tflite_model_maker.text_classifier import Average
我想在我的Xamarin Android应用程序上加载一个.tflite模型。 我试过用TensorFlow Interpreter加载它 var file = new Java.IO.File("C:\\Users\\Jaime\\source\\repos\\IdentificadorImagenesSolution\\IdentificadorImagenes\\IdentificadorImagenes.Android\\Assets\\detect.tflite");
var model = new Xamarin.TensorFlow.Lite.Interpret
我正试图在智能手机上的应用程序上运行TensorFlow模型。首先,利用有限差分法对模型进行数值训练,并用TensorFlow.Keras建立模型层。我使用了TensorFlow V2.x并在服务器上保存了经过训练的模型。之后,应用程序将模型下载到智能手机的内部内存中,并使用"MappedByteBuffer“加载到解释器中。在此之前,一切都正常工作。
问题是在解释器无法读取和运行模型。我还在build.gradle上添加了所需的依赖项。
python:中到tflite模型的转换代码
from tensorflow import keras
from keras.models imp
我做了一个图像分类模型,并将其转换成tflite格式。然后,我使用tf.lite.Interpreter在Python中验证了tflite模型--它为我的测试映像生成与原始模型相同的结果。这是一个。
然后,我使用和Android中的具体示例代码将其嵌入到一个示例安卓应用程序中。这里是,您也可以使用这个链接导航到完整的android项目。
val assetManager = this.assets
val istr = assetManager.open("test_image.JPG") //The same image
val b = BitmapFactory.decod