修复不正确的bindingBox坐标？
我正在使用Google ML和CameraX为Android(Java)开发一个对象检测应用程序。我还使用了TensorFlow模型，该模型可以在here中找到。我的问题是我的bindingBox的坐标稍微有点不对齐，如下图所示。请忽略它被检测为铲子的事实，我的问题当前专注于捕获屏幕上显示的图形中的图像。 这是用于绘制GraphicOverlay的以下类； DrawGraphic.ja
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节点编号X(重塑)准备失败。使用Tflite v2.2调整张量大小
以下是重现该错误的简单代码： import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" import numpy as np from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, Flatten, Dense import tensorflow as tf mod
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ValueError：无法设置张量：维度不匹配。已获取%3，但输入%0应为%4
我是特遣部队和凯拉斯的新手。我已经使用以下代码对模型进行了培训和保存 from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator import tensorflow as tf from tensorflow.python.keras.optimizer_v2.rmsprop import RMSprop trai
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TensorFlow Lite，图像大小为零错误
实际上，我的问题很简单。我想在TensorFlow Lite模型中使用我自己的数据。因此，我编写了以下代码行： root_path = r"C:Users90531Desktopdataset" image_path = os.path.join(os.path.dirname(root_path), '1602854451425') data = DataLoader.from_fol
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为 TFliteconverter 创建代表性数据集的正确方法是什么?
我试图用 INT8 权重和激活来推断 tinyYOLO-V2.我可以使用 TFliteConverter 将权重转换为 INT8.对于 INT8 激活，我必须给出代表性数据集来估计比例因子.我创建此类数据集的方法似乎是错误的. 正确的程序是什么? def rep_data_gen():一个 = []对于我在范围内(160):inst = anns[i]文件名 = inst['文件名']im
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如何在 tflite 中使用posenet模型的输出
我正在使用来自 的 tflite 模型用于posenet这里.它接受输入 1*353*257*3 输入图像并返回 4 个维度数组 1*23*17*17、1*23*17*34、1*23*17*64 和 1*23*17*1.该模型的输出步幅为 16.如何获取输入图像上所有 17 个姿势点的坐标?我尝试从 out1 数组的热图中打印置信度分数，但每个像素的值接近 0.00.代码如下: 公共类 Main
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如何知道 Tensorflow Lite 模型的输入/输出特征信息?
我是移动开发人员.我想在 MLKit.tflite)一>. 但是有一些问题，我不知道如何知道.tflite模型的输入/输出特征信息(这些将是设置参数). 有什么办法知道吗? 抱歉英语不好，谢谢. 更新(18.06.13.): 我发现这个网站 https://lutzroeder.github.io/Netron/.此可视化图基于您上传的模型(如 .mlmode 或 .
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ValueError:期望 x 为非空数组或数据集(Collab 上的 Tensor Flow lite 模型制造商)
我正在关注 this 使用 TensorFlow lite Model Maker 创建自定义模型的教程在协作中. 导入路径库path = pathlib.Path('/content/employee_pics')count = len(list(path.glob('*/*.jpg')))数数数据 = ImageClassifierDataLoader.from_folder(path)tr
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理解 tf.contrib.lite.TFLiteConverter 量化参数
我在将 tensorflow 模型转换为 tflite 模型时尝试使用 UINT8 量化: 如果使用 post_training_quantize = True，模型大小比原始 fp32 模型低 x4，所以我假设模型权重是 uint8，但是当我加载模型并通过 interpreter_aligner 获取输入类型时.get_input_details()[0]['dtype'] 它是 floa
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如何在 (Android Studio) NDK (C/C++ API) 中运行 Tensorflow-Lite 推理?
信息 我从 Keras 构建了一个 Tensorflow (TF) 模型并将其转换为 Tensorflow-Lite (TFL) 我在 Android Studio 中构建了一个 Android 应用，并使用 Java API 来运行 TFL 模型 在 Java 应用程序中，我使用了 TFL 支持库(参见 此处)，以及来自 JCenter 的 TensorFlow Lite AAR，方法
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在 tensorflow lite 中获得量化激活
我正在尝试在 tf lite 中获取中间特征图值. 我使用解释器加载量化的 mobilenet v1 224 tflite 模型，并使用样本输入数据调用 invoke. 网络输出似乎正确，但是当我查看中间输出的 get_tensor 输出(写为图像)时，其中一些似乎已损坏，好像被后来的操作覆盖一样(参见示例图像). 有没有办法为所有层检索正确的量化输出? 我构建了当前最新的
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使用 TF-lite 将 MobileFacenet 转换为量化感知模型时，create_training_graph() 失败
我正在尝试量化 MobileFacenet (来自 Sirius-ai 的代码)根据 建议我想我遇到了与这个 相同的问题 当我将 tf.contrib.quantize.create_training_graph() 添加到训练图中时 (train_nets.py ln.187: train_op = train(...) 之前或 train() utils/common.py ln.38
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如何在量化感知训练后合并 ReLU
我有一个包含 Conv2D 层和 ReLU 激活的网络，声明如下: x = layers.Conv2D(self.hparams['channels_count'], kernel_size=(4,1))(x)x = layer.ReLU()(x) 并移植到 TFLite 中，表示如下: 没有 Q-aware 训练的基本 TFLite 网络 但是，在对网络执行量化感知训练并再次移植
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使用在 Mali GPU 上完全委托 BERT 模型
我正在尝试使用 TensorflowLite 在 Mali GPU 上部署 BERT 和 Transformer 模型.但问题是TensorflowLite不支持这些模型中的一些操作，包括{CAST, GATHER, MUL, RESHAPE, UNPACK}.有谁知道我如何在 GPU 上委派这些操作?是否有任何其他 TensorflowLite 库可以支持嵌入式 GPU，特别是 Mali GPU
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TF Lite 对象检测仅返回 10 个检测
我在原生 Android 上使用带有 TensorFlow Lite 的自定义对象检测模型.在这一点上，我只检测到 2 个自定义对象.我正在使用 TensorFlow 对象检测 API，并且我有一个管道可以生成优化的 .tflite 文件. 但是，在推理时，该模型最多只能返回 10 个单独的检测.根据 https://www.tensorflow.org/lite/models/object
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减小 .tflite 模型大小
我看到的任何动物园 .tflite 模型的大小都不超过 3MB.在 edgetpu 上，它们运行良好.但是，当我训练自己的对象检测模型时，.pb 文件是 60MB，而 .tflite 也很大，有 20MB！它也被量化如下.最终结果是在 edgetpu object_detection 模型上出现分段错误.是什么导致这个文件这么大?输入模型的未调整大小的图像是否会导致模型变大(某些照片为 4096×
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如何使用 c++ api 在 tflite 中获取权重?
我在设备上使用 .tflite 模型.最后一层是 ConditionalRandomField 层，我需要该层的权重来进行预测.如何使用 c++ api 获取权重? 相关:如何查看 .tflite 中的权重文件? Netron 或 flatc 不能满足我的需求.设备太重. 似乎 TfLiteNode 将权重存储在 void* user_data 或 void* builtin_d
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TF-lite 模型测试因运行时错误而失败
我为 MNIST 分类创建了一个 TF-lite 模型(我使用的是 TF 1.12.0 并在 Google Colab 上运行它)并且我想使用 TensorFlow Lite Python 解释器对其进行测试，如 https://github.com/freedomtan/tensorflow/blob/deeplab_tflite_python/tensorflow/contrib/lit
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将保存的模型转换为 tflite - 'image_tensor' 的形状无效 '[None, None, None, 3]'
尝试将保存的模型转换为 tflite. 型号名称:ssd_mobilenet_v1_ppn_cocohttps://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md 我尝试使用以下命令将模型转换为 tflite pb: $tflite_conv
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Tensorflow lite 模型请求的缓冲区大于必要的缓冲区
我在 tensorflow 中使用 keras 创建了一个自定义模型.我使用的版本是 tensorflow nightly 1.13.1.我使用官方工具构建tensorflow lite模型(方法tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file). 创建模型后，我查看了输入形状，似乎没有任何问题. tensorflow lite 模型中的输入和
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