Как использовать модель .tflite в студии android для классификации изображений

Question

Я новичок в машинном обучении и впервые делаю приложение android для классификации изображений двух видов. Я обучил свою модель keras, а затем преобразовал ее в .tflite. Я знаю, что хочу использовать этот файл в студии android для обнаружения двух видов, на которых я его тренировал. Я преобразовал модель из keras в .tflite из этого кода:

tflite_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(tflite_model)
tflite_save = converter.convert()
open("my_model.tflite", "wb").write(tflite_save)

Я знаю, что хочу использовать файл my_model.tflite в студии android. Я искал на inte rnet, но ничего не нашел. Может ли кто-нибудь помочь мне в этой проблеме. Спасибо

Answer 1

Кратковременный: вы можете создать простой текстовый файл или иметь массив строк массив строк для хранения двух категорий.

Долгосрочный: описывает вашу модель, используя метаданные tflite, что означает, что ее можно использовать с помощью вспомогательных инструментов, таких как Android Studio ML Model Binding и ML Kit.

Как добавить метаданные TensorFlow Lite (tflite)? Статья / Пример кода классификатора изображения Примечание. Вы получаете метаданные бесплатно, если тренируете свою модель с помощью TensorFlow Lite Model Maker

Как использовать модель TensorFlow Lite (TFLite) с метаданными?

• Android Привязка модели Studio ML - поддерживается начиная с Android Studio 4.1 Beta 1 и выше (Codelab - шаг 5 и далее) / ( Скринкаст - примерно через 6 минут и далее)
• ML Kit Image Labelling with custom models - документация , образец

Advanced topi c Если объект, который вы пытаетесь классифицировать, не занимает все изображение - подумайте о сканировании листа на лесной подстилке, полного листьев, или отдельного продукта на полке супермаркета - может быть лучше использовать ML Kit Object Detection и Отслеживание с нестандартной моделью . Это поможет вам обрезать часть изображения для обработки, повышая точность. Вот скринкаст о том, как это работает. Пользовательская модель идентификатора птицы, используемая с ML Kit Object Detection and Tracking