Android和树莓派上的TensorFlow-Lite对象检测 展示如何训练TensorFlow Lite对象检测模型并在Android，Raspberry Pi等上运行它们的指南！ 介绍 TensorFlow Lite是用于在资源受限的边缘设备上部署轻量级深度学习模型的优化框架。 TensorFlow Lite模型具有更快的推理时间和更少的处理能力，因此可用于在实时应用程序中获得更快的性能。 本指南提供分步说明，说明如何训练自定义TensorFlow对象检测模型，如何将其转换为TensorFlow Lite可以使用的优化格式以及如何在Android手机或Raspberry Pi上运行它。 该指南分为三个主要部分。 每个部分在此存储库中都有其自己的专用README文件。 如何在Windows 10上训练，转换和运行自定义TensorFlow Lite对象检测模型<---您在这里！

设计定制的AXI从属外设 使用Xilinx Vivado工具创建自定义AXI-lite从属外围设备的指南 这是一份针对希望在Xilinx嵌入式处理器系统中设计自己的AXI4-lite从属外设的用户的应用笔记。 该版本的应用笔记是使用为。 此信息同样适用于使用AXI4互连的其他Xilinx板和体系结构。 提供的示例代码是为编写的。 会费 提供了代码示例供您使用，但是请随时通过拉请求以通常的方式将自己的代码贡献回该存储库。 请从此存储库中派生，然后在您的派生中创建一个适当命名的分支，然后再提交回此存储库。 请不要从您的“主”分支提交拉取请求。 代码的每个新添加项都应属于其自己的已提交分支。 谢谢。

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OcrLiteAndroidNcnn Project下载 有整合好源码和依赖库的完整工程项目，文件比较大，可到Q群共享内下载，找以Project开头的压缩包文件 如果想自己折腾，则请继续阅读本说明 Demo APK下载 编译好的demo文件可以到Q群共享内下载 或者 介绍 Chineseocr Lite Android Ncnn Demo，超轻量级中文OCR Android Demo，支持ncnn推理 (DBNet+AngleNet+CRNN) 把onnx模型格式转为ncnn格式，并使用ncnn推理框架进行OCR识别。 代码和模型均源自chineseocr lite的onnx分支 详情请查看 采用ncnn神经网络前向计算框架 说明 封装为独立的Library。 Native层以C++编写。 demo app以Kotlin-JVM编写。 Android版与其它版本不同，包含了几个应用场景，

在RK3399上编译的Paddlle Lite编译包，直接pip install即可在开发板上安装Paddle Lite。

单文件版打开即用，支持32&64位系统，集成序列号，启动即为无限制已授权版；删多语言、帮助文档、检测更新模块；

CodeGear.Delphi.2007.RTM.Inc.Update4.v11.0.2902.10471.Lite.v1.4.exe

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在OpenHarmony上，使用tensorflow lite推理Yamnet实现语音分类 包含所需要的Tensorflow lite OHOS 库的编译方式 测试所需要的测试数据以及源码 基于Tensoflow lite c++ sdk接口编写