問題タブ [tensorflow-lite]

私の現在のプロジェクトでは、センサー フュージョンのために Raspberry Pi で機械学習を使用しています。Tensorflow Lite のリリースについて聞いたので、それを展開して使用し、プラットフォーム上で Lite モデルを実行することに非常に興味があります。

Tensorflow の Web サイトには、Android と iOS に関するヒントがありますが、他のプラットフォームに関するヒントは見つかりませんでした。TF Lite を Raspi に導入するための (WIP) インストール/コンパイル ガイドはありますか?

ティア

「インタープリター」の同じインスタンスでは、同じ画像がある程度飽和するまでスコアが増加します。

ImageClassifier のインスタンスを作成し、同じインスタンスを使用して Frame を分類し、同じ画像の推論を実行します。

同じ画像のフレームを分類します。Sdカードから同じ画像を取り出すことができます。

classifyFrame() ImageClassifier.java のメソッド

ImageClassifier.java の applyFilter() メソッド

結果として UI に表示される上位 K ラベルを出力します。

アプリケーションが起動された最初のスコアでは、画像分類は 0.06 です。次に、何らかのイベントで classifyImage() を呼び出すと、クリック スコアが 0.13 に増加し、同じプロセスで 0.86 (飽和) に達するまで増加し続けます。

原因はわかりませんが、TfLite モデル inceptionV3 と MobileNet の両方で発生しました。

私はテンソルフロー1.8.0rc1を使用しています。このドキュメントに従って、非常に単純な NN モデルを tflite 形式に保存しようとしています。

ただし、toco で変換すると、次のエラーが表示されます。

出力配列ドロップアウト/div を生成する Div オペレーターへの入力である配列 Relu には、量子化に必要な最小/最大データがありません。量子化されていない出力形式をターゲットにするか、最小/最大情報を含むように入力グラフを変更するか、結果の精度を気にしない場合は --default_ranges_min= と --default_ranges_max= を渡します。\n"

そして、これはグラフです：

ある時点で、RELU について不平を言うのではなく、Assign 操作について不平を言っていました (方法がわからないことを修正しました)。RELU レイヤーを削除すると、Add レイヤーについて不平を言います。何が起こっているのか分かりますか？

編集：

dropout_1 と activation2 (図を参照) の間に act_quant ノードがあることに気付きました。これは、activation2 の偽の量子化 (RELU) である必要があります。これは、ドロップアウトとアクティベーション 1 の間の最初のレイヤーでは発生していません。私はこれが問題だと思いますか？テンソルフロー量子化チュートリアル (以前に添付) によると、そこに記述されているスクリプトは、toco が重みを量子化するために必要なすべての情報でグラフを書き換える必要があります。