Требование
Я занимаюсь разработкой Android-приложения для управления фотографиями с функцией маркировки, которое должно распознавать повседневные объекты / здания / животных / растения.Когда я делаю снимок с изображением велосипеда, дома и горы, мое приложение добавляет изображение к каждой из этих категорий.
Tensorflow + предварительно обученный MobileNet v2 соответствует требованиюотлично, с этой зависимостью в моем build.gradle:
implementation 'org.tensorflow:tensorflow-android:1.2.0'
Проблема
Проблема : Это заставляет APK расти в десять раз до 32 МБ, что неприемлемо для моегоцелевая аудитория (люди с медленными / дорогими мобильными тарифными планами и без WiFi / LAN / широкополосного доступа).
Вопрос : Какие уловки я могу использовать, чтобы сделать Tensorflow + предварительно обученный MobileNet v2 намного лучшеменьше?
В частности, как удалить из Tensorflow классы, которые не используются при маркировке?На Android никаких тренировок не будет, поэтому мне, например, не нужны все учебные классы.Я могу перекомпилировать при необходимости, но любой другой метод также приветствуется.