对 TensorFlow Lite 库的二次封装,使得项目中使用 TensorFlow Lite 更加的方便。
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分类
创建:
TensorFlowClassifyConfig.Builder builder = new TensorFlowClassifyConfig.Builder() .setContext(this) .setFileSource(FileSource.ASSERT) .setInputSize(224, 224) .setLabelFilePath("file:///android_asset/classify_labels.txt") .setModelFilePath("file:///android_asset/mobilenet_quant_v1_224.tflite"); Classifier classify = TFLiteImageClassifierQuant.create(builder.build());
使用:
classify.recognizeImage(bitmap);
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对象检测
创建:
TensorFlowDetectConfig.Builder detectBuilder = new TensorFlowDetectConfig.Builder() .setContext(this) .setMaxDetectCount(200) .setResultCount(1917) .setInputSize(300) .setMinConfidence(0.01f) .setClassCount(91) .setFileSource(FileSource.ASSERT) .setModelFilePath("file:///android_asset/mobilenet_ssd.tflite") .setBoxsFilePath("file:///android_asset/box_priors.txt") .setLabelsFilePath("file:///android_asset/coco_labels_list.txt"); final Classifier detector = TFLiteObjectDetect.create(detectBuilder.build());
使用:
detector.recognizeImage(bitmap);