介绍如何使用`TF Lite model maker`库创建TensorFlow Lite模型。我们将在自定义数据集上微调一个预训练的图像分类模型，并进一步探索Tensorflow Lite支持的不同类型的模型优化技术，并将其导出到TF Lite模型。将创建的TF Lite模型与通过Tensorflow Lite 转换的模型进行详细的性能比较，最后将模型部署到web应用中。

基于Tensorflow Lite框架,在 Android 上的一次尝试性实验。 本实验参考Google官方Github文档tensorflow/tensorflow 中的TF Classify， 通过训练不同的司机面部的模型，接着把它部署在了Android手机上，最后增加了一个原先没有的切换前后摄像头的功能。 安装 Bazel (参考Bazel官方教程) 安装 JDK 8 安装并更新 Bazel 下载 Tensorflow 源码 下载 Android studio 和 An

TensorFlow Lite:针对边缘端模型优化

tensorflow-lite-yolo-v3 将YOLO v3对象检测器的权重转换为tensorflow lite格式。 它也可以用于张量流服务。 设置环境 docker build -t tflite . docker run -it -v /home/peace195/tensorflow-lite-yolo-v3:/root/ tflite 怎么跑 下载COCO类名称文件： wget https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/data/coco.names 下载具有所需权重的二进制文件： 全权重： wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 小重量： wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-

如果发现有用，请加注仓。令人敬畏的TFLite TensorFlow Lite（TFLite）是一组工具，可帮助转换和优化TensorFlow模型以在移动设备和边缘设备上运行-当前运行于40亿以上。发现它有用...令人敬畏的TFLite TensorFlow Lite（TFLite）是一组工具，可帮助转换和优化TensorFlow模型以在移动设备和边缘设备上运行-目前在超过40亿个设备上运行！ 使用TensorFlow 2.x，您可以使用tf.Keras训练模型，轻松地将模型转换为.tflite并进行部署; 或者您可以从模型动物园下载经过预训练的TFLite模型。 这是TFLite模型的精选列表，其中包括示例应用，模型动物园，有用的工具和

图像风格迁移demo，基于tensorflow lite，功能不太完备，但是基本思路很有趣，用ipc实现tensor模块，一定程度上提高了对内存的容错率，避免OOM。.zip,Flora was Claymore No. 8 of Clare's generation. She was nicknamed "Windcutter Flora" (風斬りのフローラ).

TensorFlow_Lite_Pose_Jetson-Nano 在Jetson Nano上运行的TensorFlow Lite Posenet 在Jetson Nano上的TensorFlow Lite Posenet的快速C ++实现。 一旦超频至2015 MHz，该应用程序将以15.2 FPS的速度运行。 基准。 CPU 2015兆赫 GPU 2015 MHz CPU 1479兆赫 GPU 1479 MHZ RPi 4 64os 1950 MHz 15.2帧/秒 11.8帧/秒 12 FPS 11 FPS 9.4帧/秒 专为Jetson Nano设计的产品，请参阅 依赖关系。 要运行该应用程序，您必须： 已安装TensorFlow Lite框架。 安装了可选的OpenCV。 代码：：已安装块。 （ $ sudo apt-get install codebloc

Android NDK上的GPU加速TensorFlow Lite应用程序。 在Android NDK上运行并测量TensorFlow Lite GPU委托的性能。 1.应用 轻巧的人脸检测。 更高精确度的人脸检测。 检测面部并估计其年龄和性别 基于预训练模型 使用Moilenet进行图像分类。 物体检测 使用MobileNet SSD进行对象检测。 头发分割 头发分割和重新着色。 3D姿势 从单个RGB图像进行3D姿势估计。 虹膜检测 通过检测虹膜来估计眼睛位置。 姿势网 姿势估计。 深度估计（DenseDepth） 从单个图像进行深度估计。 基于https://github.com/ialhashim/DenseDepth的预训练模型 语义分割 为输入图像中的每个像素分配语义标签。 动漫自拍照 生成动漫风格的人脸图像。 基于https://githu

MobileNetV2-PoseEstimation [注意] RraspberryPi + NCS2的行为非常不稳定。 [注意] Tensorflow Lite + CPU的行为不稳定。 [警告] 2019年5月6日，Google Edge TPU程序和模型正在建设中。 [信息] 2020年6月8日，我正在极大地调整Tensorflow Lite模型的性能。 介绍 ildoonet的成就给该存储库带来了自己的实现。 谢谢 。 我将仅使用CPU使他的实现更快。 环境 Ubuntu 16.04 x86_64 USB相机 神经计算棒2（NCS2） Google Edge TPU Py

自动车牌识别 :India: 表中的内容 演示版 总览 这是一个分为四个阶段的对象检测项目，主要致力于检测车辆的车牌，从而读取车牌号并将其保存在文本文件中，以供有关当局使用。该深度学习项目使用YOLOv4（您只看一次）作为神经在名为Darknet的框架之上构建的网络架构，然后使用Tensorflow Lite进行部署准备就绪，使其兼容在各种边缘设备中使用，例如android，iOS，树莓派等。 动机 由于许多实际应用，例如自动收费，交通执法，私人空间出入控制和道路交通监控，自动车牌识别（ALPR）一直是研究的一个频繁主题。 ALPR系统通常分为三个阶段：车牌（LP）检测，字符分割和字符识别。 较早的阶