嫌github上下载麻烦的可以到这里下载，用于Androidstdio上跑tensorflow lite的实例

tflite2onnx-将TensorFlow Lite模型转换为ONNX tflite2onnx将TensorFlow Lite（TFLite）模型（ *.tflite ）转换为ONNX模型（ *.onnx ），并正确处理了数据布局和量化语义（有关详细信息，请*.onnx）。 强调 如果您想将TensorFlow模型（冻结图*.pb ， SavedModel或其他格式）转换为ONNX，请尝试 。 或者，您可以先将其为TFLite（ *.tflite ）模型，然后再将TFLite模型转换为ONNX。 微软在tf2onnx实现了另一个TensorFlow Lite至ONNX模型转换器（我们于2020年5月开源tflite2onnx ）。 tf2onnx似乎能够像我们一样转换量化，并且似乎能够转换尚不支持的RNN网络。 如果tflite2onnx缺少任何功能，请尝试tf2onnx --t

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