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我已经训练了一个Tensorflow Lite (TFLite)模型，它保存为一个*.tflite文件。我正在编写代码，允许我选择一个tflite文件和一个包含图像的文件夹，然后使用该模型对该图像进行推断。，每个标签的图像都存储在它们自己的子目录中，所以所有的“工厂”图像都会放在文件夹/plant/Image-1.jpg中。我不确定我是否正确地使用了'interpreter.set_te
浏览 3提问于2022-09-16得票数 0
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pip install tflite_support_nightly
fromtflite_support.metadata_writers import writer_utils_MODEL_PATH = "my
浏览 23提问于2021-04-04得票数 0
我有一个tflite模型，我是通过转换我的TFmodel( MobileNet单镜头检测器(v2 ) )获得的。!=TFLite_Detection_PostProcess,TFLite_Detection_PostProcess:1,TFLite_Detection_PostProcess:2,TFLite
浏览 3提问于2020-11-12得票数 0
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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我发现了一个建议，即我需要在.tflite模型上应用元数据，所以我尝试运行 python tflite_convert.py \ -
浏览 181提问于2021-05-11得票数 0
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我试图在Android上运行一个tflite模型来检测对象。同样的，
!现在需要用元数据填充tflite模型，以便可以在下面提供的示例Android代码中处理tflite模型(否则我会收到错误:不是一个有效的Zip文件，并且在Android上运行时没有关联文件)
浏览 14提问于2020-09-28得票数 1
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我正在使用tensorflow对象检测api来训练来自tensorflow 的自定义模型。
我成功地训练了模型，并使用提供的脚本对其进行了测试。问题是，我需要一个detect.tflite在我的目标机器(一个嵌入式系统)中使用它。但是，当我实际用我的模型制作一个斜板时，它几乎没有输出任何，当它输出时，它是一个错误的检测。为了<e
浏览 2提问于2020-05-12得票数 3
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我使用云AutoML来训练一个自定义模型，该模型应该检测一张纸上的标记。我将dataset导出为一个TFLite文件，并将其托管在firebase上。这是我的密码： initialiseDetector({double confidenceThreshold = 0.5, int maximumLabelsPerObject{
emit(ShoddyError(state.mainShoddyState.copyW
浏览 23提问于2022-08-17得票数 2
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我一直在尝试使用最新的MobileNet MobileNet_v3来运行对象检测。你可以从这里找到谷歌预先训练好的模型，比如我正在尝试使用的"ssd_mobilenet_v3_large_coco“：https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3d
浏览 66提问于2019-12-19得票数 3
Yolov3- tiny -416.tflite是基于yolov3 -tiny.weight创建的yolov3 tiny模型的tflite模型，我曾尝试从谷歌在安卓中提供的ML kit Vision模块中使用它在回购中：https://github.com/googlesamples/mlkit/tree/master/android/vision-qui
浏览 194提问于2020-12-25得票数 4
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我是新机器学习，这是我第一次为两个物种的图像分类的android应用程序。我训练了我的角膜模型，然后把它转换成.tflite。我知道我想在android工作室里用这个文件来检测我训练过的两个物种。我根据下面的代码将模型从keras转换为.tflite：converter = tf.l
浏览 8提问于2020-06-17得票数 2
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我已经使用张量流对象检测API训练了我的自定义数据集。我运行我的“预测”脚本，它在GPU上运行得很好。现在，我想将模型转换为lite，并在板上运行，以检测我的自定义对象。我已经浏览了谷歌珊瑚委员会网站提供的文档，但我发现它非常令人困惑。如何在Google Coral Edge TPU板上转换和运行？谢谢
浏览 2提问于2020-01-21得票数 1
我正在使用tensorflow和tflite来检测对象。我使用的模型是mobilenet_ssd (第2版)来自
用于检测的输入图像大小是固定的300*300，在模型中是硬编码的.我想输入1280*720图像进行检测，怎么做呢？我没有分辨率1280*720的训练图像数据集。我只有pascal和coco数
浏览 0提问于2018-06-13得票数 0
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对于任何TFLite模型，我们如何获得这些平均值和标准差值？是否有API来获取平均值和标准差？这些信息存储在哪里？
TFLite用户如何知道他们需要用什么值来规范化输入呢？这些值可以在运行时获得吗？改变的地方是什么，培训？(或)转换(或)推理？
浏览 0提问于2021-06-06得票数 1
我没有使用tensorflow的经验。我正在使用tensorflow 2.3.0创建一个带有自定义数据集的对象检测模型。我使用的模型是"ssd_mobilenet_v2_fpnlite_640x640_coco17_tpu-8".加载经过训练的检查点，我可以使用它来检测图像中的对象<
浏览 110提问于2020-09-25得票数 0
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我想知道是否有可能实现一个暗网模型(yolov4 4-微型)转换为.tflite在安卓工作室与ML。我尝试使用这个存储库：，但是当我替换到我的自定义对象检测模型时，应用程序返回这个错误:处理失败。错误:初始化检测器失败。输入张量具有kTfliteFloat32类型:它需要指定NormalizationOptions元数据来预处理输入图像。原因:零。你能给我提个建议吗?拜托。我试图实时计数对象，我认为
浏览 6提问于2021-03-20得票数 2
目前，我正在使用TFLite模型制造者来训练我自己的对象检测TFLite模型。有一个变量您可以设置为'tflite_max_detections'，默认设置为25。有没有人知道降低这个值对模型性能有什么影响，或者它有什么积极的副作用，我应该知道吗？对于我的用例，如果我将它设置为1，这就是我要问的原因。
浏览 0提问于2022-12-04得票数 0
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我对MobileNet模型进行了重新培训，在模型中进行了调整，在TensorFlow中进行了自定义输出。我必须使用Google工具包在Android上运行该模型，但问题是它需要元数据。但每当我经过他的处理，我就会犯一个错误：
ValueError:文件'/content/drive/My Drive/labels.txt‘被记录在元数据中，但尚未加载到填充程序中。下面是我添加元<em
浏览 6提问于2020-11-28得票数 1
我有一个这些案例的数据集，我想通过微调它来改进模型。我还应该注意，我需要一个.tflite文件，因为我在python中使用的是.tflite。我遵循这些指示，和我可以训练模型，并达到一个合理的损失价值。然后，我在对象检测API中使用export_tflite_ssd_graph.py从经过训练的模型中构建inference_gr
浏览 1提问于2020-04-19得票数 1
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我试图从Tensorflow对象检测模型中获得最小可能的tflite文件，用于微控制器(ESP32和4MB闪存) ()。我所做的只是遵循这个，以便训练一个模型，只检测一个类(图像中的一个特定对象)。我已经训练了许多模型(在主机上)，但是最终的输出(由tflite文件获得的.cc文件)太大(xtensa编译时超过4MB )，以便部
浏览 2提问于2019-10-28得票数 0
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我正在用python加载this对象检测模型。我可以用以下几行代码加载它： import tflite_runtime.interpreter as tflite
interpreter= tflite.Interpreter(model_path) 我可以毫无问题地对此进行推断。然而，根据model's documentation的说法，标签被建议包含在元
浏览 40提问于2021-04-14得票数 3
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