Xamarin Android: TFLite对象检测的输入和输出是什么？

Xamarin Android是一种跨平台移动应用开发框架，它允许开发人员使用C#语言和.NET平台来构建Android应用程序。TFLite是TensorFlow Lite的缩写，是一种轻量级的机器学习框架，用于在移动设备上进行模型推理。

在TFLite对象检测中，输入是一张图像，输出是检测到的对象的边界框和类别标签。具体来说，输入是一个图像张量，它是一个多维数组，表示图像的像素值。通常情况下，图像张量的形状为[批次大小，图像高度，图像宽度，通道数]。批次大小表示同时处理的图像数量，通道数表示图像的颜色通道数，通常为3（RGB）或1（灰度）。

输出是一个边界框张量和一个类别标签张量。边界框张量包含了检测到的对象的位置信息，通常表示为相对于图像边界的归一化坐标（例如，左上角和右下角的坐标）。类别标签张量包含了每个检测到的对象的类别标签，通常表示为整数值。

对于Xamarin Android中的TFLite对象检测，可以使用TensorFlow Lite for Xamarin.Android库来加载和运行TFLite模型。该库提供了一些API来处理输入和输出数据，例如使用Bitmap对象作为输入图像，以及解析边界框和类别标签。

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