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tensorflow - Tensorflow Mobile/Lite で SSD モデルをトレーニングする方法
ボックスとオブジェクトのラベルを含む 300*300 画像のデータセットがあります。SSD ネットワークを使用して、画像上のこれらのオブジェクトを検出したいと考えています。モバイル端末でもやりたいので、TF Mobile/Lite に対応した最終モデルが必要です。問題は、どこから始めればよいかということです。
SSD が TF Mobile/Lite でサポートされていることは知っています (たとえば、https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15633を参照)。また、TF 用にトレーニング済みの SSD モデルは存在すべきではないと考えています。これは、自分のデータセットでトレーニングする必要があるだけです。しかし、事前に訓練されたものしか見つけることができませんでした。また、自分のデータセットで既存のモデルをトレーニングする方法を説明するチュートリアルも見つかりませんでした。
したがって、より正確に言うと:
- トレーニングされていないモデルを取得し、単純なスクリプトを使用して独自のデータセットでトレーニングする必要があるという私の仮定は正しいですか?
- はいの場合、このモデルとトレーニング スクリプトはどこで入手できますか?
- デスクトップ TF を使用してトレーニングしてから、Mobile/Lite モデルに変換する必要がありますか?
tensorflow - Darkflow tensorflow モデルを Tensorflow Android Camera Detection Demo に移植する
私はcfgと重みの形でカスタム構築されたYOLOモデルを持っています。ダークフロー ( https://github.com/thtrieu/darkflow )を使用して、このモデルを .pb および .meta ファイルに変換しました。
結果の .pb(/license.pb) の分析は、
「入力」レイヤーはありますが、「出力」レイヤーはありません。モデルを tensorflow カメラ デモ検出 ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/android ) に移植しようとしました。カメラのプレビューは 1 秒後に停止します。Android の例外は以下のとおりです。
これを修正する方法は?「optimize_for_inference.py」を使用して.pbをモバイルに最適化された.pbにも変換しようとしましたが、使用しませんでした。これを考えると、変換された.pbファイルで適切に定義された入力および出力テンソル/レイヤーを取得する方法は? または、結果の.pbをTFカメラ検出デモに適切に移植する方法は?
tensorflow-lite - Tensorflow Lite C++ の入力の設定方法
TensorflowLite モデルを使用して単純な tensorflow lite c++ コードをテストしようとしています。2 つのフロートを取得し、xor を実行します。しかし、インプットを変えてもアウトプットは変わりません。interpreter->typed_tensor<float>(0)[0] = x
入力が適切に適用されていないため、行が間違っていると思います。コードを変更するにはどうすればよいですか?
これは私のコードです
これは、コードを実行すると出てくるメッセージです。