GTSRB TensorFlow Lite 德国交通标志基准数据集的示例TensorFlow Lite分类模型。 创建该项目的目的是展示如何在之上构建卷积神经网络（通过Transfer Learning），并在TensorFlow Lite SDK的移动应用程序中使用卷积神经网络。 有关更多详细信息，请检查： 博客文章： 具有：数据集准备，模型训练和验证，转换为TensorFlow Lite。 数据集： 灵感：

人脸识别颤动 实时面部识别颤动应用程序。 apk文件。 脚步 人脸检测 使用Firebase ML Vision来检测人脸。 人脸识别 转换Tensorflow实施模型引入tflite。 正在安装 步骤1：下载或克隆此仓库： git clone https://github.com/Rajatkalsotra/Face-Recognition-Flutter.git 步骤2：转到项目根目录，并在控制台中执行以下命令以获取所需的依赖关系： flutter pub get 第3步：为flutter_tflite软件包添加动态库，以使其正常工作： 步骤4：安装Flutter应用 flutter run 认可度 （来自Westworld的照片） 贡献 贡献使开源社区成为了一个令人赞叹的学习，启发和创造场所。 您所做的任何贡献都将不胜感激。 分叉项目 创建您的Feature分支（ gi

下载源代码 git clone https://github.com/tensorflow/tensorflow 运行相关的TFLite android例子程序 https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/r2.1/tensorflow/lite/examples/android/app 我们看到这个下面的例子程序已经移到专门的examples仓库里，并且用Android studio打开运行即可。 TF Lite Android Example (Deprecated) This example has been moved to the

tensorflow lite 目标检测 安卓app 使用github源码导出 可在安卓手机安卓 实时目标检测

关于Android的Tensorflow-Lite简单的机器学习demo，把原图片，转换成目标图片，涉及到图片的ARGB和bitmap之间的相互转换。

利用cameraX的图像分析接口和tensorflow组合的app啦。 def camerax_version = "1.0.0-alpha10" implementation "androidx.camera:camera-camera2:${camerax_version}" implementation "androidx.camera:camera-view:1.0.0-alpha08" implementation "androidx.camera:camera-extensions:1.0.0-alpha08" // If you want to use the CameraX Lifecycle library implementation "androidx.camera:camera-lifecycle:${camerax_version}" implementation('org.tensorflow:tensorflow-lite:0.0.0-nightly') { changing = true } implementation('org.tensorflow:tensorflow-lite-gpu:0.0.0-nightly') { changing = true } implementation('org.tensorflow:tensorflow-lite-support:0.0.0-nightly') { changing = true }

本文档描述了如何构建 TensorFlow Lite iOS 库。如果仅需使用，可以直接使用 TensorFlow Lite CocoaPod 版本。参阅 TensorFlow Lite iOS Demo 获取示例。 构建 TensorFlow Lite 的通用 iOS 库需要在 MacOS 机器上，通过 Xcode 的命令行工具来构建。 如果你还没有配置好环境，可以通过 xcode-select 来安装 Xcode 8(或更高版本) 和工具: xcode-select --install 如果这是第一次安装，你需要先运行一次 XCode 并同意它的许可。 (你也需要安装好 Homebre

TensorFlow Lite 图像分类示例应用 Android 部署https://xercis.blog.csdn.net/article/details/118558394

tensorflow lite在安卓端实现图像分类的源代码，在博客园有相应的博客说明，欢迎大家下载。

深度学习模型对于算力要求较高,为了能在算力羸弱的移动端进行部署,必须对原模型进行量化压缩,从而提升模型的计算性能,而TensorFlow Lite是一种用于设备端推断的开源深度学习框架,其能将TensorFlow模型转换为压缩的 FlatBuffer 文件,并通过将 32 位浮点数转换为更高效的 8 位整数进行量化,以到达模型快速运算的效果 . 伴随着深度学习技术的广泛使用,越来越多的深度学习模型被部署到移动端或IoT设备上运行,对于从事人工智能研发的相关人员,掌握对应的移动端开发技术是十分必要的,也将对自己的职业生涯产生极大的促进作用！ 本课程将从TensorFlow Lite的基本组件及特性讲起，并结合丰富的技术实战案例，让您深入了解并掌握TensorFlow Lite的使用方法！