PROSAGA码农传奇-模型托管-Firebase ML套件托管自定义模型

Firebase ML套件托管自定义模型

作者: NetworkAttachedStorage
发布时间: 2024-07-20 09:39:09 (8天前)
转自：

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    是的，ML Kit自定义模型解释器应该支持您的对象检测TFLite模型。代码中的输入/输出尺寸应与您的TFLite模型输入/输出相匹配。
  
  
    由于您熟悉TFLite Android示例应用程序。我们以TFLite Android示例应用程序和ML Kit示例应用程序为例。
  
  
    在TFLite Android示例应用程序中，我们将输出维度定义为具有float类型的双暗数组：

<a href =“https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/java/demo/app/src/main/java/com/example/android/tflitecamerademo/ImageClassifierFloatInception.java#L38 “rel =”nofollow noreferrer“>
      https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/java/demo/app/src/main/java/com/example/android/tflitecamerademo/ImageClassifierFloatInception.java#L38
    </A>
  
  
    在ML Kit示例应用程序中，我们还将其定义为具有float类型的二维数组：

<a href =“https://github.com/firebase/quickstart-android/blob/master/mlkit/app/src/main/java/com/google/firebase/samples/apps/mlkit/java/custommodel/CustomImageClassifier .java＃L191“rel =”nofollow noreferrer“>
      https://github.com/firebase/quickstart-android/blob/master/mlkit/app/src/main/java/com/google/firebase/samples/apps/mlkit/java/custommodel/CustomImageClassifier.java#L191
    </A>
  
  
    尺寸表示为列表，数据类型是ML Kit中的参数。
  
</DIV>