人工智能-深度学习-tensorflow

Teensy4.0-TF-lite-micro Tensorflow lite for MCU的回购示例代码已修改为可与Teensy 4.0一起使用 正在工作 你好世界正弦发生器 人物检测 故障排除 如果出现错误，指出某种CMSIS编译器头文件不存在，请导航至Arduino \ Libraries文件夹中的tensorflow \ lite \ micro \ tools \ make \ downloads \ cmsis \ CMSIS \ Core \ Include并确保cmsis_complier。 h和cmsis_gcc.h都存在。 如果缺少某些内容，则可以在中找到这些文件，将它们添加到本地目录中

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！

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

「PoseNet」是一种视觉模型，它可以通过检测关键身体部位 的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如，该模型可以估计图像中人的手肘和/ 或膝盖位置。这种姿势估计模型不会鉴别图像中的人是谁，只会找到关键身体部位的 位置。 TensorFlow Lite 分享了一个安卓示例应用程序，该应用程序利用设备的摄像头来实时地检测和显示一个人的关键部位

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

yolov5移植到ios运行测试例子， 亲测有效。

Android TensorFlow Lite 初探 数字分类器 非kotlin 相关文章:https://blog.csdn.net/ansondroider/article/details/108508065 修改后的JAVA代码

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