tflite_avto_num_recognation 车牌识别。 模型训练并转换为tflite sтотпроектдемонстрируеткакиспользоватьTensorFlow2иKerasдляобучениянейроннойсетираспониюавто。 Крометого，онсодержитещеодинпример的Python，которыйиспользуетTensorFlow精简版длявыполнениялогическоговыводанаобученноймодели，чтобыраспознатьномернакаком-нибудьконтроллере，телефонеилиустройстве。 Основнойкодвзятотсюдаhttps //github.com/DeepSystems/supervisely-tut

detect.tflite tensorflow lite android安卓 demo 模型 离线模型

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

TensorflowTTS fastspeech2 mbmelgan 中文模型 .tflite文件 。安卓使用文件。

使用Python轻松解析TFLite模型 此解析由构建的TensorFlow Lite（TFLite）模型（ *.tflite ）。 有关背景，请参阅 。 用法 安装该软件包并像从TensorFlow代码库中构建的那样使用它。 建议安装与生成TFLite模型的TensorFlow相同的版本。 pip install tensorflow==2.3.0 pip install tflite==2.3.0 增强功能 生成的python包有时不友好使用。 我们引入了一些增强功能： 轻松导入：单import tflite （），以取代进口每一类和funtions在tflite （）。 内置操作码助手：操作码被编码为数字，这对于人类来说是很难解析的。 添加了两个API，以使其易于使用。 ：获取给定操作码的类型名称。 ：将操作码映射到所有内置运算符名称的字典。 兼容性处理 Tensor

纯净树莓派镜像，基于官方Raspberry Pi OS (64 bit)，适用Raspberry Pi 3及以上。 镜像包含opencv 4.5.1、pytorch 1.6.0、torchvision 0.7.0、pytorch_lightning 1.5.0、tensorflow 2.4.0、tflite 2.1.0等众多深度学习相关Python依赖，几乎涵盖了所有主流深度学习支持，全部安装在系统裸环境中，直接调用。 系统镜像支持自动扩展，第一次启动后会自动扩展磁盘，可谓开箱即用。已开启SSH及VNC。 文件内包含告诉下载链接，直接网页下载，告别垃圾百度云。

tensorflow模型

tensorflow检测模型

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

包含了两个Tflite模型：人与花