前言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。...通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...如果保存的模型格式不是h5，而是tf格式的，如下代码，保存的模型是tf格式的。...，通过执行tflite.run()对输入的数据进行预测并得到预测结果，通过解析获取到最大的概率的预测标签，并返回。
Lite在Android手机上实现图像分类 前言 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。...通过上面得到的mobilenet_v2.h5模型，我们需要转换为tflite格式的模型，在Tensorflow2之后，这个转换就变动很简单了，通过下面的几行代码即可完成转换，最终我们会得到一个mobilenet_v2...如果保存的模型格式不是h5，而是tf格式的，如下代码，保存的模型是tf格式的。...，通过执行tflite.run()对输入的数据进行预测并得到预测结果，通过解析获取到最大的概率的预测标签，并返回。
由于我并不熟悉将tflite模型放到Android端进行测试的过程，所以我将tflite模型直接在PC上进行了测试（包括精度，速度，模型大小）。...因为将tensorflow模型转换为tflite模型有多种方法例如将tensorflow模型的checkpoint模型固化为pb模型然后使用toco工具转换为tflite模型，但这个过程稍显麻烦。...所以这里我选择使用savedModel来保存模型，这个模型可以直接转换为tflite，在转换工程中调用相关代码进行量化。训练完成后会在checkpoint文件夹下生成这4个文件。 ?...，分别对原始模型和量化后模型的推理速度和精度进行一个测试，代码如下： # 使用原始的checkpoint进行预测 def origin_predict(): mnist = input_data.read_data_sets...测试集精度 推理测试集10轮的时间 原始模型 242KB 97.39% 110.72 量化后的模型 67KB 97.34% 35.97 可以看到对LeNet量化后模型的大小变为原始模型的近1/4，并且精度几乎不降
精度高：Caffe 支持多种网络结构和训练技巧，助力用户构建高精度深度学习模型。 可扩展性强：Caffe 提供丰富的层和运算符，方便用户扩展新网络结构和功能。...模型转换：通过 TensorFlow 提供的转换工具，可以将 TensorFlow 模型转换为 TFLite 格式。这包括全模型量化、权重量化等优化措施，进一步减小模型大小并提升运行效率。...灵活性：提供了丰富的预训练模型和工具，方便用户快速部署和测试。 易用性：提供了简洁的 API 和文档，使得开发者可以轻松地将 TFLite 集成到应用中。...它通过将这些模型转换为高效的 C 代码来实现快速预测，特别是在低延迟或资源受限的环境中。...Treelite 的优点和不足 优点： 提高预测速度： 通过将模型转换为优化过的 C 代码，Treelite 能够显著提高预测速度，尤其是在资源受限或要求低延迟的场景中。
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。...模型转换为.tflite模型。...w=800&h=582] 模型精度可能不是太高，但是要理解的是，模型本身大小就只有150kb不到...牺牲了部分精度但是在速度上获得了很大的提升，并且占用内存非常非常小... step4: AI模型部署...model = tflite::GetModel(g_person_detect_model_data);把括号里的模型名称换成自己模型转换为C数组以后的数字名称。...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
因为SE结构会消耗一定的时间，SE瓶颈的大小与卷积瓶颈的大小有关，我们将它们全部替换为固定为膨胀层通道数的1/4。这样做可以在适当增加参数数量的情况下提高精度，并且没有明显的延迟成本。...最后再去掉了Inverted Bottleneck中的Depthwise和1*1降维的层，在保证精度的情况下大概降低了15%的运行时间。 ? 在这里插入图片描述 3....更改初始卷积核的个数 修改网络头部卷积核通道数的数量，Mobilenet v2中使用的是，作者发现，其实可以再降低一点，所以这里改成了，在保证了精度的前提下，降低了的速度。 4....而H-swish函数将Sigmoid函数替换为分段线性函数，使用的ReLU6在众多深度学习框架都可以实现，同时在量化时降低了数值的精度损失。...with linear bottleneck)以及MnasNe+SE的自动搜索模型。
TFlite的案例代码切入，从代码的Optimize选项展开讲TFLite背后Quantization的PTQ，QAT技术等。...在此，即使是梯度也针对量化的权重进行计算。通俗的说，训练过程在每层的输出进行量化，让网络习惯精度下降的训练，最终达到在推理部署时候获得更小的精度下降损失。本文着重讲PTQ，以后有机会再展开阐述。...Post-training Quantization (PTQ) 训练后量化 PTQ所做的都是把TF model的weights的float32转换为合适的int8，存储在tflite model中...，运行时把它转换为浮点数。...size] decompress解压把模型保存的weights的int8转换回去float32，并将范围缩放回其原始值，然后执行标准的浮点乘法；获得的好处是压缩网络，模型的尺寸小了。
2024年已经过半了，我作为聋人独立开发者，我经常反思自己在这半年中的成长，自己这半年到底进步了多少？在这篇文章里，分享机器学习模型部署Android端的开发案例。...挑战点： • 在模型压缩的过程中，如何在保持模型精度的同时降低模型大小。 • 实现轻量级模型时，如何减少运算资源的消耗而不影响用户体验。...我特别喜欢它的 API 设计，它让复杂的模型推理工作变得直观易懂。通过一些工具和指南，轻松就能将 Keras 模型转换为 .tflite 文件并集成到 Android 项目中。...在原始模型大小过大的情况下，通过量化能将模型大小减少近 75%，对于移动设备来说，这种优化是非常实用的。 6.2 如何通过量化技术优化模型 模型权重和激活函数的浮点数表示形式转换为整数表示的过程。...6.4 技术细节的把控 在将机器学习模型应用于移动设备时，深刻感受到硬件性能和资源的局限性，特别是在推理时间、内存使用和功耗之间做平衡时，需要不断优化和调试代码.
这极大地降低了我们的工作量，并提高了开发效率。易于使用和扩展：Ultralytics框架具有简洁明了的接口和文档，使得我们能够轻松上手并进行二次开发。...滑窗切片制作PascalVOC样本集 为了将标注数据转换为模型训练所需的格式，我们编写了脚本进行滑窗切片，生成了PascalVOC格式的样本集。这样将遥感影像大图切分成了很多小图，便于模型进行训练。...样本格式转换 接着将PascalVOC样本集转换为YOLOv8所要求的样本格式，确保模型能够正确读取和解析样本数据。模型训练 准备好样本数据后，开始进行模型训练！...大幅影像预测 训练完成后，我们用模型对大幅遥感影像进行预测。通过滑窗将整个影像划分为多个小区域，并使用训练好的模型对每个小区域进行预测。最后把所有小区域的预测结果合并起来，得到整个影像的烟囱检测结果。...精度评估 为了评估模型的检测精度，我们选取了部分已知烟囱位置的影像进行验证。这里与传统样本集的验证方式稍有不同，输入的是预测结果shp和真值shp，计算整张影像下召回率、精确率指标。
接下来我们需要将checkpoint模型文件转换成freeze pb文件，当然保存为saved_model模型也是可以的，因为昨天介绍过了保存为saved_model然后转换为tflite模型，所以今天介绍这种新的也是更加常用的转换方式...将checkpoint模型保存为pb模型的代码如下： # 将存储了伪量化信息的freeze pb文件转换成完全量化的tflite文件，可以看见量化完之后文件内存基本减小到1/4 def convert_to_tflite...测试结果 类型 模型大小 测试集精度 推理测试集10轮的时间 原始模型 242KB 97.52% 110.72 pb模型 242KB 97.52% 114.00 量化后的模型 67KB 94.00% 56.77...我在测试的时候模型掉了大约四个点，我们可以大概想一下为什么这里精度掉得还是比较多，可能对于Mnist数据集来说LeNet已经算是一个大模型了，所以训练后量化比训练时量化表现更好。...并且这个模型再训练10w轮，量化后模型的精度可以降低到2个百分点。
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）。...训练结束后，我们将保存一个 Keras 模型并将其转换为 TFLite 格式。..." keras.models.save_model(model, keras_model) 将keras模型转换为tflite 当使用 TFLite 转换器将 Keras 模型转换为 TFLite...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）。
(3)提高模型精度：SIou综合考虑了目标的位置和角度信息，因此在缺陷检测中能够更准确地识别缺陷，提高了模型的精度。...然后，通过调用模型的export方法，将模型转换为ONNX格式。在这个过程中，我们选择了opset=11的算子版本。这个选择考虑了目标部署平台的广泛支持，稳定性以及社区支持。...模型转换 图片 图片 图片 图片 在成功将pt模型文件导出为onnx模型文件后，接下来的关键步骤是使用Aidlux平台自带的AI Model Optimizer平台将onnx模型转换为TFLite...使用Aidlux完成本地终端的模型推理预测视频如下：使用Aidlux平台自带的AI Model Optimizer平台将onn模型转换为tflite模型和dlc模型文件后进行推理预测_哔哩哔哩_bilibili...未来展望 在训练过程中，我遇到了中文字体在验证时不能在验证图片上正常标注的问题，经过了将近一星期的解决，将网络上尽可能找到的方法都试了一遍也没有找到解决方法，最后迫不得已只能先使用英文进行代替，我初步判断可能是
其次我将讨论如何建立适合移动端的机器学习模型，在第三和第四部分 ，我将分别介绍适用于移动应用的端上机器学习优化，以及基于隐私保护的端上机器学习的最新研究。最后，我将讨论端上机器智能的未来工作的展望。...它已嵌入到TensorFlow生态系统内，开发人员可以通过内置转换器将训练后的TensorFlow模型转换为TFLite模型格式。转换后的TFLite模型可用于构建跨平台应用程序。...对于图像分类Learn2Compress可以生成小型且快速的模型并具有适合移动应用的良好预测精度。...接下来，我将讨论如何使用TFLite任务API 在设备上构建机器智能应用程序。...从Java运行TFLite Task APIs 此处，我将展示一个Android客户端使用TFLite任务API 的示例 。
评测方法：参赛者需要将训练好的图像场景类别预测模型转换为 8 位量化的 TFLite 模型，并将 TFLite 模型上传到举办方的服务器。...竞赛难点： 本次场景检测算法比赛要求兼顾在移动端上的速度和识别准确率，需要优化足够轻量级的高精度小模型; 训练集数据量有限，存在较大的过拟合（Overfit ）风险； 算法背景介绍 自动预测摄像头图像的场景类别是智能手机上的一项基础算法能力...移动端模型训练 ByteScene 利用训练好的大模型过滤出了 2577 张额外图像，并打上了伪标签，将额外图像加入了原有的训练集。...最终的 INT8 量化 TFLite 模型是使用标准 TensorFlow 训练后量化工具转换得到的。...为了保持量化后的模型精度，团队在移动端模型中仅使用了 ReLU6 和 HardSigmoid 这两种非线性激活函数。
输出深度的分辨率与输入图像分辨率相同； 评价指标：评价方式分为精度指标和速度指标两部分，参赛队伍提交模型（TFLite），由比赛主办方负责在标准平台上测试得出两部分指标。...其中，精度指标：si-RMSE，表征预测得到的深度和 Ground Truth 在 Log 域上的距离，即 Scale 的距离；速度指标：通过测试 TFLite 模型在树莓派（Raspberry Pi...模型转换链路 Mobile AI Depth 竞赛要求提交的模型以 Float32 TFLite 形式在树莓派（Raspberry Pi 4）上以 CPU 运行。...为此，我们专门针对这一转换环节开发了常规 PyTorch Layer 向 TensorFlow 转换的工具，使得模型部署不会成为比赛的瓶颈。...出于模型速度的考量，模型在获取输入图像后事先 Resize 到输入分辨率，经过模型输出后再 Resize 回图像分辨率。我们将这两个 Resize 环节同样在 TFLite 模型中实现。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我 来源：公众号 量子位 授权转载 近日，TensorFlow模型优化工具包又添一员大将，训练后的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。...有了它，就能在几乎不损失模型精度的情况下，将模型压缩至一半大小，还能改善CPU和硬件加速器延迟。 这一套工具囊括混合量化，全整数量化和修剪。 ? 如何量化模型，尽可任君挑选。...top5，fp16模型的精度损失都小于0.03%。...再试试对象检测任务，fp16变体比之标准模型，几乎没有精度损失。 ? 而无论是MobileNet v1还是MobileNet SSD，fp16变体的体积都比标准模型的大小降低了约一半。 ?...小体积，高精度，有什么理由不试试半精度浮点量化工具呢？ 便捷使用 想要把你训练过的32位模型转成16位，操作并不复杂。只需设置两行关键代码。
降低了成本，方便在野外大范围部署。对濒危动物的保护和检测，起到基础支撑设施的作用。...猴赛雷模型相较于原版yolo v3的改变主要有以下几点： 1、缩小输入分辨率 yolo输入通常为416*416分辨率，猴赛雷模型将模型输入分辨率降低到160*160，在牺牲一定的精度后计算量大幅下降。...猴赛雷模型骨干网络采用深度可分离卷积和残差连接组成，大幅降低计算量和参数量。同时激活函数由leaky relu替换为relu6，这使得模型在量化后精度下降少一点。...本文提供几种方式去加载这些模型： 1、使用xxd指令将tflite编程c语言源文件，以数组形式存放模型，这也是官方提供的做法。 2、编译的时候链接tflite文件，方便一点。...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。
我不想单独列出这个项目。有许多例子表明，大量的模型正在被训练，以便在各种基准上获得更高的精度。尽管 MegatronLM 比 BERT 大 24 倍，但它在语言建模方面只比 BERT 强 34%。...要生成高效的宏架构，请执行以下操作： 通过降采样或使用空洞卷积保持激活图的大小 使用更多的通道，更少的层 在计算过程中使用跳接和剩余连接来提高精度，重复使用参数 用可分离的标准卷积替换 模型的微观结构与各个层相关...要创建更小、更快的模型，需要在滤波器或层级别进行剪枝，例如，删除对总体预测精度贡献最小的卷积层的滤波器。在滤波器级别剪枝的模型并没有那么小，但通常速度更快。...在一篇精彩的测评文中，Krishnamoorthi 测试了许多量化方案和配置，以提供一组最佳实践： 结果如下： 后训练通常可以应用到 8 位，模型减小 4 倍，模型精度损失小于 2% 训练感知量化，以最小的精度损失将位深度减少到...如果我们不改变我们的实践，我担心我们会浪费时间、金钱和资源，同时无法将深度学习用到可能从中受益的应用程序和设备中。
如果我有一个训练的模型，想将其转换为.tflite文件，该怎么做？有一些简略提示我该怎么做，我按图索骥，无奈有一些进入了死胡同。...（我发誓，这不会是另一个MNIST训练教程，Google和许多其他开发人员已经用尽了这个话题）。 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。...从一个简单的模型开始 首先，我想选择一个未经过预先训练或转换成.tflite文件的TensorFlow模型，理所当然我选择使用MNIST数据训练的简单的神经网络（目前支持3种TFLite模型：MobileNet...由于我们希望准备好的模型仅用于移动平台上的推断（在MNIST数据的情况下预测手写数字），因此我们只需要预测所需的图层。请记住，我们正在使用的MNIST脚本既有训练又有预测。...通过遵循这些步骤，我们修剪了不必要的操作，并能够成功地将protobuf文件（.pb）转换为TFLite（.tflite）。
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