一：预训练模型介绍 Tensorflow Object Detection API自从发布以来，其提供预训练模型也是不断更新发布，功能越来越强大，对常见的物体几乎都可以做到实时准确的检测，对应用场景相对简单的视频分析与对象检测提供了极大的方便与更多的技术方案选择...tensorflow object detection提供的预训练模型都是基于以下三个数据集训练生成，它们是： COCO数据集 Kitti数据集 Open Images数据集 每个预训练模型都是以tar...二：使用模型实现对象检测 这里我们使用ssd_mobilenet模型，基于COCO数据集训练生成的，支持90个分类物体对象检测，首先需要读取模型文件，代码如下 tar_file = tarfile.open...- 检测人与书 ?...检测我的苹果电脑与喝水玻璃杯 ?
tensorflow对象检测框架 该框架支持tensorflow1.x与tensorflow2.x版本，其中tensorflow1.x版本是支持tensorflow1.15.0以上版本，支持的对象检测模型包...，支持不同mAP精度的对象检测模型训练，同时支持一键导出推理模型pb文件。...之前写过一系列的相关文章可以直接查看这里 Tensorflow + OpenCV4 安全帽检测模型训练与推理 基于OpenCV与tensorflow实现实时手势识别 Tensorflow Object...Detection API 终于支持tensorflow1.x与tensorflow2.x了 针对这些文章教程，如今已经录制好了视频教程，实现了VOC数据集从采集，标注与制作、模型配置文件修改与参数修改...YOLOv5的Pytorh对象检测框架 Pytorch自带的对象检测框架torchvision支持多种对象检测模型的自定义对象检测，支持Faster-RCNN、Mask-RCNN对象检测等。
这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...coco数据集，可以检测与分割90个对象类别，所以下面需要把对应labelmap文件读进去，这个文件在 models\research\objectdetection\data 目录下，实现代码如下：...tensor num_detections 表示检测对象数目 detection_boxes 表示输出框BB detection_scores 表示得分 detection_classes 表示对象类别索引...detection_masks'] = output_dict['detection_masks'][0] return output_dict 下面就是通过opencv来读取一张彩色测试图像，然后调用模型进行检测与对象分割
编译：yxy 出品：ATYUN订阅号 是否能够更快地训练和提供对象检测模型？...，可以对狗和猫品种进行实时检测，并且手机上的空间不超过12M。请注意，除了在云中训练对象检测模型之外，你也可以在自己的硬件或Colab上运行训练。...链接：https://www.tensorflow.org/install/install_sources 安装TensorFlow对象检测 如果这是你第一次使用TensorFlow对象检测，欢迎！...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。...要查看Object Detection API支持的所有模型的列表，请查看下方链接（model zoo）。提取检查点后，将3个文件复制到GCS存储桶中。
为减少障碍，Google发布了Tensorflow对象检测API和Tensorflow Hub等开源工具，使人们能够利用那些已经广泛使用的预先训练的模型（例如Faster R-CNN，R-FCN和SSD...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...，Tensorflow对象检测API现在应该位于中rf-models/research/object_detection，该代码库目前由社区维护，稍后将在此处调用该模块进行模型训练。...（可选）要在Tensorflow对象检测API代码基础之上进行进一步的工作，请检出model_main.py并model_lib.py作为起点。 现在，需要安装其余的依赖项。...对象检测API中的python模块添加到搜索路径中，稍后将在模型脚本中调用它们。
二. tflite 格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的，需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffers。...因此，如果要给移动端使用的话，必须把 TensorFlow 训练好的 protobuf 模型文件转换成 FlatBuffers 格式。官方提供了 toco 来实现模型格式的转换。 三....常用的 Java API TensorFlow Lite 提供了 C ++ 和 Java 两种类型的 API。无论哪种 API 都需要加载模型和运行模型。...而 TensorFlow Lite 的 Java API 使用了 Interpreter 类(解释器)来完成加载模型和运行模型的任务。后面的例子会看到如何使用 Interpreter。 四....mnist 数据集获取地址：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ 下面的 demo 中已经包含了 mnist.tflite 模型文件。
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。 ?...它使用MobileNet模型，该模型针对移动设备上的多种图像场景进行设计和优化，包括对象检测、分类、面部属性检测和地标识别。 ?...您会注意到每个文件都是一个包含两个文件的zip文件 - 一个labels.txt文件，其中包含模型所训练的标签以及一个.tflite文件，其中包含可与TensorFlow Lite配合使用的模型。...(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，但在tensorflow github上有完成此操作的完整示例。...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。
因此，目标检测是一个在图像中定位目标实例的计算机视觉问题。 好消息是，对象检测应用程序比以往任何时候都更容易开发。目前的方法侧重于端到端的管道，这大大提高了性能，也有助于开发实时用例。...TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...TensorFlow对象检测API TensorFlow对象检测API是一个框架，用于创建一个深度学习网络来解决对象检测问题。 在他们的框架中已经有了预训练的模型，他们称之为Model Zoo。...API的目标检测模型 加载对象检测模型： model_name = 'ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17' detection_model = load_model(model_name...根据你的特定需求，你可以从TensorFlow API中选择正确的模型。如果我们想要一个高速模型，SSD网络的工作效果最好。
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。...BertNLClassifier 与 NLClassifier 类似，不同之处在于，此 API 专门为 BERT 相关模型量身定制，需要在 TFLite 模型之外进行 Wordpiece 和 Sentencepiece...支持的模型 Task Library 与下列已知的模型源兼容： TensorFlow Hub Task Library 模型集合（图像分类/物体检测/图像分割/问答）。...例如，您可以使用 DeepLab v3 TFLite 模型在 Android 中分割飞机图像（图 1），如下所示： // Create the API from a model file and options...DeepLab v3 TFLite 模型 https://tfhub.dev/tensorflow/lite-model/deeplabv3/1/metadata/1 SQuAD v1 TFLite
渐渐的接触到了Tensorflow框架。它是一个开源的可以创建生产级机器学习模型。也就是说我们可以扩展更多的使用场景，训练自己的框架，实现某些方面的专门的AI识别。...Tensorflow Lite 示例 首先通过Git拉取代码：https://github.com/tensorflow/examples.git/ 可以拉取到tensorflow的全部examples...object_detection 对象检测 optical_character_recognition 光学字符识别 pose_estimation 姿态估计 posenet 姿态网络模型（2017年发布的上一代姿态估计...PoseEstimation 导入 我们选择examples\lite\examples\pose_estimation\android 目录，导入到Android Studio之中。...最小API 21。 3.1 tflite 模型介绍 如果不导入该四种模型库，在运行时App会崩溃的。 在这个示例Demo中，展示了四种姿态模型。
TFLite 旨在通过硬件加速以及预融合的激活和偏差进行高效和优化。 TFLite 的基本开发工作流程是选择模型，转换模型，将其部署到所需的设备并优化模型。...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。...这包括使用预训练的模型，定制训练的模型或微调的模型。 TFLite 团队提供了一组预训练和预转换的模型，可以解决各种机器学习问题。 这些包括图像分类，对象检测，智能回复，姿势估计和分割。...要使用它，请通过指定模型来创建实例，然后将图像传递到该实例的ClassifyWithImage()方法，该方法返回标签和分数列表。 DetectionEngine API，用于执行对象检测。...与先前的 API 一样，通过指定模型文件来创建实例，然后运行DetectWithImage()方法，该方法返回检测候选对象的列表，每个候选对象包含一个标签，一个得分和该对象的坐标。
了解如何在 TFRecord 中转换图像和标注文件以输入到 TensorFlow 对象检测 API（第 10 章） 了解如何使用自己的图像来使用 TensorFlow 对象检测 API 训练模型并对其进行推理...我们还将针对如何训练自己的自定义图像以使用 TensorFlow 对象检测 API 开发对象检测模型进行详细的练习。...TensorFlow 对象检测 API 概述 可以在这里找到 TensorFlow 对象检测 API。...API 开发的 TensorFlow 模型 本节介绍如何转换使用 TensorFlow 对象检测 API 创建的冻结图。...TensorFlow 对象检测 API – tflite_convert 在以下代码中，我们定义了冻结模型.pb文件和相应的tflite文件的位置。
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...目前TFLite GPU 支持的模型主要是CV类的： 1, MobileNetv1（224x224）：图像份额里； DeepLab（257x257）：图像分割； MobileNet SSD：物体检测；...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...OpenGL着色器存储缓冲区对象（SSBO）。...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。
考虑到不同模型可能用到不同的ops，还可以继续优化，比如可以只注册你需要的Ops，这样其余的Ops就不会编译到runtime library中，体积还可以进一步缩减。...、物体检测、图像分割、文字预测、等等。...= converter.convert() open("converted_model.tflite", "wb").write(tflite_model) 验证 借助模型可视化工具： ?...python API示例： interpreter = tf.contrib.lite.Interpreter( "/tmp/awesome_model.tflite") input = interpreter.get_input_details...一个Raspberry PI实现的物件检测模型，可以进行目标检测，转动摄影机始终跟随目标 ? 一个采用Google Edge TPU的系统，展现TensorFlow Lite的实时处理能力 ?
这些设备可以通过检测对象、人脸识别等功能提供更智能的应用。...TensorFlow Lite 图像分类在嵌入式系统上使用TensorFlow Lite进行图像分类。需要先准备一个TensorFlow Lite模型（.tflite文件），该模型用于图像分类任务。...import numpy as npimport tflite_runtime.interpreter as tflite# 加载TensorFlow Lite模型interpreter = tflite.Interpreter...使用MicroTVM部署神经网络MicroTVM是一个用于在嵌入式设备上部署深度学习模型的开源工具。以下示例演示了如何使用MicroTVM部署神经网络模型到目标嵌入式设备上。...然后，可以使用MicroTVM的Python API来加载、编译和部署模型。
要将 TensorFlow 集成到您的应用中，首先，使用我们在整本书中提到的技术训练模型，然后保存模型。现在可以使用保存的模型在移动应用中进行推理和预测。...可以集成到移动应用中，用于涉及以下一项或多项机器学习任务的许多用例： 语音识别 图像识别 手势识别 光学字符识别 图像或文本分类 图像，文本或语音合成 对象识别 要在移动应用上运行 TensorFlow...该应用使用 Google 预训练的初始模型构建。 TF Detect：这是一个物体检测应用，可检测设备相机输入中的多个物体。在连续图像进纸模式下移动相机时，它会继续识别对象。...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...为了在 TPU 上构建模型，使用以下三个 TPU 特定的 TensorFlow 模块： tpu_config：tpu_config模块允许您创建配置对象，其中包含有关将运行模型的主机的信息。
模型以及运行模型的步骤。...利用YOLOv4作为TensorFlow Lite模型的优势，它的小巧轻巧的尺寸使其非常适合移动和边缘设备（如树莓派）。想要利用GPU的全部功能？...在这里获取代码： https://github.com/theAIGuysCode/tensorflow-yolov4-tflite 在此视频中，介绍了： 1.克隆或下载代码 2.安装CPU或GPU的必需依赖项...3.下载并将YOLOv4权重转换为已保存的TensorFlow 4.使用TensorFlow对图像，视频和网络摄像头执行YOLOv4对象检测 5.将TensorFlow模型转换为TensorFlow...Lite .tflite模型 6.将TensorFlow模型转换为TensorFlow TensorRT模型 7.使用TensorFlow Lite运行YOLOv4对象检测 YOLOv4官方论文： https
本文作者分享了他在 PyTorch 到 TensorFlow 之间转换的经验，或许可以给我们一些启发。...TFLite 测 试 为了测试转换后的模型，我生成了一组大约 1000 个输入张量，并为每个模型计算了 PyTorch 模型的输出。...TensorFlow 的转换我在创建的 对象运行了测试（这里是使用它进行推理的示例）。..., 'wb') as f: f.write(tf_lite_model) TF 冻结图到 TFLite你可能会认为，在经历了所有这些麻烦之后，在新创建的tflite模型上运行 推理 可以平静地进行。...经过一番搜索，我才意识到，我的模型架构需要在转换之前 显式地启用一些操作符（见上文）。
每项测试结果涵盖最常见的任务，包括在最流行的数据集上进行的图像分类、对象检测、图像分割和自然语言处理。基于这些基准，用户可以轻松查看，模型性能并为他们的应用选择合适的模型。...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。...它为流行的机器学习任务（包括基于Bert NLP引擎的自然语言分类器、问题回答器）以及视觉任务API（包括分类器、检测器和分段器）提供了优化的即用型模型接口。...在示例中，用户需要将模型文件复制到设备上的本地目录 ： 第一步：导入gradle依赖关系和模型文件的其他设置； 第二步：可以使用对象检测器选项创建对象检测器，并通过调用检测方法进行同步推断。...在这一部分中，我们介绍了移动模型体系结构TFLite框架用于压缩模型的高级技术，以及用于用户构建端上机器智能应用的开源机器学习任务API。
面向对象：便于代码模块化和重用。 丰富的库支持：标准库和第三方库丰富，便于实现复杂功能。...四、C++实现机器学习模型的基本步骤 数据准备：获取并预处理数据。 模型训练：在PC或服务器上训练模型。 模型压缩：使用量化、剪枝等技术压缩模型。 模型部署：将模型移植到嵌入式系统中。...模型部署 使用TensorFlow Lite将模型部署到嵌入式系统中，并进行推理。...模型训练与量化：使用预训练的TensorFlow Lite模型。 模型部署：将模型部署到Raspberry Pi上。 实时推理：在Raspberry Pi上进行实时图像分类。 1....模型部署 使用TensorFlow Lite的C++ API将量化后的模型部署到Raspberry Pi上。
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