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对 TensorFlow Lite 库的二次封装，使得项目中使用 TensorFlow Lite 更加的方便。

• 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);

• 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);