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基於TNN在Android手機上實現圖像分類
2020-09-06 196 閱讀 深度學習 Android 深度學習 Android tnn 圖像分類 圖像識別

這個項目主要是基於TensorFlow Lite的圖像分類器，可以實現在Android設備上進行即時圖像識別。其主要功能和實現步驟如下： ### 項目結構 - **MainActivity.java**: 主界面實現了圖庫圖片選擇及即時攝像頭預測。 - **MNNClassification.java**: 集成並封裝了MNN模型相關操作。 ### 實現思路 1. **初始化**:

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基於MNN在Android手機上實現圖像分類
2020-09-05 227 閱讀 深度學習 Android Android mnn 圖像識別 Tensorflow onnx

這是一個關於如何在Android應用中實現圖像分類的詳細指南。你已經成功地使用了TensorFlow Lite進行圖像分類，並展示瞭如何通過調用相機和選擇圖片兩種方式來獲取輸入數據，然後將這些數據傳遞給模型以進行預測。 ### 主要內容總結 1. **初始化模型**：首先加載預訓練好的`mobilenet_v2_1.0_224.tflite`模型，並創建一個分類器實例。 2. **讀取圖片並進

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一行代碼Android上實現人臉檢測、關鍵點檢測、口罩檢測
2020-09-05 193 閱讀 PaddlePaddle Android 深度學習 Android java 開發語言

本文介紹了使用Paddle Lite在Android應用中實現人臉檢測、關鍵點檢測和戴口罩檢測的方法。核心代碼僅一行，調用`FaceDetectionUtil.getInstance().predictImage(bitmap)`即可完成多項功能。該行代碼的背後，涉及模型的訓練與編譯，包括人臉檢測(`pyramidbox.nb`)、人臉關鍵點檢測(`facekeypoints.nb`)及口罩分類(

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