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

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