要件
ラベル付け機能を備えた写真管理 Android アプリを開発しています。日常のオブジェクト/建物/動物/植物を認識する必要があります。自転車、家、山が写っている写真を撮ると、アプリはその写真をこれらの各カテゴリに追加します。
Tensorflow + 事前トレーニング済みの MobileNet v2は要件に完全に適合し、 my に次の依存関係がありますbuild.gradle。
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.2.0'
問題
問題: APK が 10 倍の 32 MB に増加します。これは、私のターゲット ユーザー (遅い/高価なモバイル データ プランを使用し、WiFi/LAN/ブロードバンドを使用していないユーザー) には受け入れられません。
質問: Tensorflow + 事前トレーニング済みの MobileNet v2 をはるかに小さくするには、どのようなトリックを使用できますか?
特に、ラベル付け時に使用されていないクラスを Tensorflow から削除するにはどうすればよいですか? Android ではトレーニングは行われないため、たとえば、すべてのトレーニング クラスは必要ありません。必要に応じて再コンパイルできますが、他の方法でも構いません。