如何部署自己的SSD检测模型到Android TFLite上-低调大师

如何部署自己的SSD检测模型到Android TFLite上

2018-12-19 885

TensorFlow Object Detection API 上提供了使用SSD部署到TFLite运行上去的方法, 可是这套API封装太死板, 如果你要自己实现了一套SSD的训练算法,应该怎么才能部署到TFLite上呢?

首先,抛开后处理的部分,你的SSD模型(无论是VGG-SSD和Mobilenet-SSD), 你最终的模型的输出是对class_predictions和bbox_predictions; 并且是encoded的

Encoding的方式:

class_predictions: M个Feature Layer, Feature Layer的大小(宽高)视网络结构而定; 每个Feature Layer有Num_Anchor_Depth_of_this_layer x Num_classes个channels

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Android APP全方位性能调优之屏幕适配终结者

优点 1. 无侵入性首先科普下 Android 中的一个长度单位：pt，它表示一个点，是屏幕的物理尺寸，其大小为 1 英寸的 1 / 72，也就是 72pt 等于 1 英寸（其实 Android 中还有比较少见的 in 和 mm 的长度单位）。而我本次的适配使用的单位恰好是 pt，所以对你从前使用的布局不会造成任何影响，在老项目中开发新功能你可以胆大地加入该适配方案，新项目的话更可以毫不犹豫地采用该适配，并且在关闭该关闭后，pt 效果等同于 dp 哦。 2. 灵活性高如果你想要对某个 View 做到不同分辨率的设备下，使其尺寸在适配维度上所占比例一致的话，那么对它使用 pt 单位即可，如果你不想要这样的效果，而是想要更大尺寸的设备显示更多的内容，那么你可以像从前那样写 dp、sp 什么的即可，结合这两点，在界面布局上你就可以游刃有余地做到你想要的效果。 3. 不会影响系统 View 和三方 View 的大小这点其实在无侵入性中已经表现出来了，由于头条的方案是直接修改 DisplayMetrics#density 的 dp 适配，这样会导致系统 View 尺寸和原先不一致，比如 D...

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