TF Lite开发人员指南 目录: 1 选择一个模型 使用一个预训练模型 使用自己的数据集重新训练inception-V3,MovileNet 训练自己的模型 2 转换模型格式 转换tf.GraphDef 完整转换器参考 计算节点兼容性 Graph 可视化工具 3 在移动端app,使用TensorFlow Lite模型推理 android IOS Raspberry PI 使用一个TensorFlow Lite 模型在你的移动端app需要受到需要约束:首先,你必须有训练好的模型(预训练/自己训练

TensorFlow Lite 是 TensorFlow 在移动和 IoT 等边缘设备端的解决方案,提供了 Java.Python 和 C++ API 库,可以运行在 Android.iOS 和 Raspberry Pi 等设备上.目前 TFLite 只提供了推理功能,在服务器端进行训练后,经过如下简单处理即可部署到边缘设备上. 个人使用总结: 如果我们只使用Tensorflow的高级API搭建模型,那么将TF转TF Lite再转TF lite micro的过程会相对顺利.但是如果我们的模型使用

承接移动端目标识别(2) 使用TensorFlow Lite在移动设备上运行         在本节中,我们将向您展示如何使用TensorFlow Lite获得更小的模型,并允许您利用针对移动设备优化的操作. TensorFlow Lite是TensorFlow针对移动和嵌入式设备的轻量级解决方案.它支持端上的机器学习推理,具有低延迟和小二进制模型大小. TensorFlow Lite使用了许多技术,例如允许更小和更快(定点数学)模型的量化内核. 对于本节,您需要从源代码构建TensorFlow

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region

此基础知识仅为个人学习记录,如有错误或遗漏之处,还请各位同行给个提示. 概述 TFLite主要含有如下内容: (1)TFLite提供一系列针对移动平台的核心算子,包括量化和浮点运算.另外,TFLite也支持在模型中使用自定义算子. (2)TFLite基于FlatBuffers定义了一种新的模型文件格式.FlatBuffers类似于protocol buffers, FlatBuffers在访问数据之前不需要进行解析/解包步骤,通常与每个对象的内存分配相结合.而且,FlatBuffers的代码占用

平时工作就是做深度学习,但是深度学习没有落地就是比较虚,目前在移动端或嵌入式端应用的比较实际,也了解到目前主要有 caffe2,腾讯ncnn,tensorflow,因为工作用tensorflow比较多,所以也就从tensorflow上下手了. 下面内容主要参考&翻译: https://www.tensorflow.org/mobile/?hl=zh-cn https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detect

This results in a significant improvement in speed for high-accuracy detection(59 FPS with mAP 74.3% on VOC2007 test, vs Faster-rcnn 7 FPS with mAP 73.2% or YOLO 45 FPS with mAP 63.4%) 图1 SSD和其它算法的性能比较 一.SSD网络总体架构 图2 SSD网络架构(精简版) 图3 SSD网络架构(细节版) SSD算

Prerequisite: VGG Ref: [Object Tracking] Localization and Detection SSD Paper: http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 SSD Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 [Origin, Liu et al., 2015] 17 pages. 摘要: 我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法. 我们的方法,名为SS

SSD论文贡献: 1. 引入了一种单阶段的检测器,比以前的算法YOLO更准更快,并没有使用RPN和Pooling操作: 2. 使用一个小的卷积滤波器应用在不同的feature map层从而预测BB的类别的BB偏差: 3. 可以在更小的输入图片中得到更好的检测效果(相比Faster-rcnn): 4. 在多个数据集(PASCAL.VOC.COCO.ILSVRC)上面的测试结果表明,它可以获得更高的mAp值: This results in a significant improvement in

https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79444217 论文题目:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文链接:论文链接 论文代码:Caffe代码点击此处 This results in a significant improvement in speed for high-accuracy detection(59 FPS with mAP 74.3% on VOC2007 test, vs

深度学习要想落地实践,一个少不了的路径即是朝着智能终端.嵌入式设备等方向发展.但终端设备没有GPU服务器那样的强大性能,那如何使得终端设备应用上深度学习呢? 所幸谷歌已经推出了TFMobile,去年又更进一步,推出了TFLite,其应用思路为在GPU服务器上利用迁移学习训练自己的模型,然后将定制化模型移植到TFLite上, 终端设备仅利用模型做前向推理,预测结果.本文基于以下三篇文章而成: 理论篇:https://www.tensorflow.org/hub/tutorials/image_re

SSD KeyWords:Real-time Object Detection; Convolutional Neural Network Introduction 目前最尖端(State-of-art)的目标检测方法是以下方法的变体: 假设边界框(Hypothesize bounding boxex) 为每个盒子重新采样像素或者特征(Resample pixels or features for each box) 应用更好品质的分类器(apply a high quality classif

目录 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 1.2 下采样问题 二. SSD细节理解 2.1 六个LOSS 2.2 Anchor生成细节 2.3 Encode&&Decode 2.4 负样本挖掘 参考文献 之前感觉SSD很简单,这两天从头到尾把论文和源码都看了一下,发现之前很多细节都没掌握. 这篇文章只说一些之前遗漏的点,读者阅读有一定基础 @ 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用 之前看Fast-RCNN代码对Selective Searc

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 代码下载: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd Abstract We present a method for detecting objects in images using a single deep neural network. Our approach, named SSD, discretizes the output space of boun

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建. 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析网络搭建. 该部分整体比较简单,思路也很清晰. 首先,在train.py中,网络搭建的函数入口是函数build_ss

目标检测算法——SSD:Single Shot MultiBox Detector,是一篇非常经典的目标检测算法,十分值得阅读和进行代码复现,其论文地址是:https://arxiv.org/abs/1512.02325 一.前言 1.1 什么是SSD 从论文的题目<SSD:Single Shot MultiBox Detector>可以看出,single shot表明是one_stage检测算法,即不需要类似faster R-CNN中的RPN等区域推荐算法,一步就能得到预测坐标和类别,实现真

转自http://lib.csdn.net/article/deeplearning/53059 作者:Ai_Smith 本文翻译而来,如有侵权,请联系博主删除.未经博主允许,请勿转载.每晚泡脚,闲来无事,所以就边泡边翻译了SSD论文,总感觉英文看着不习惯,还是中文好理解,也是和大家一起学习.菜鸟水平有限,恳求大家指出错误之处.本翻译仅作交流之用,请勿用于其他. SSD: Single Shot MultiBoxDetector Wei Liu1 , Dragomir Anguelov2 ,Du

本文翻译自 Yizhi Liu, Yao Wang, Ruofei Yu.. 的  "Optimizing CNN Model Inference on CPUs" 原文链接: https://arxiv.org/abs/1809.02697 翻译:coneypo,working in Intel for IoT 这篇文章介绍了基于 TVM 改进的 NeoCPU 方案,在 CPU 上进行 CNN 模型推理优化: 与之对比是 Intel 的 OpenVINO 版本(2018.5 ,最新的

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的

MindSpore模型推理 如果想在应用中使用自定义的MindSpore Lite模型,需要告知推理器模型所在的位置.推理器加载模型的方式有以下三种: 加载本地模型. 加载远程模型. 混合加载本地和远程模型. 加载模型 方式一:加载并初始化本地模型. 加载模型. Assets目录 MLCustomLocalModel localModel = new MLCustomLocalModel.Factory("yourmodelname") .setAssetPathFile("