目标验证技术在Android中的应用

.saved_model.save(tf_model, exp_dir)

converter = lite.TFLiteConverter.from_saved_model(exp_dir)

tflite_model = converter.convert()

3.适用TFLite程序中来进行假设侦探小说：在将假设移至到相合应的外缘的设备中的后，TFLite程序中（TensorFlow Interpreter）借助的设备的CPU/GPU来可执行假设，在某些受赞成的Android的设备中的，还并能适用神经因特网API对应为现实孤独来进行减缓。基于已导入的tflite明文，可以方便地适用程序中加载假设并让用户运行以驱动应为结果。

// Sample Code:

Interpreter.Options tfLite_options = new Interpreter.Options();

tfLite_options.setNumThreads(Num_of_Threads);

Interpreter tfLite = new Interpreter(tfLite_Model_File, tfLite_Options);

用户若想对最大限度平面图片来进行归入，只只能从相合机中的借助平面图片，并基于现有的Interpeter模板调用run原理或runForMultipleInputsOutputs原理(可用平面图片三组)，并传入平面图片图表(三组)和驱动ID嵌套作为模板即可，返回的值即为平面图片归入为各个粒子的概率，实践结果如平面图4示意图。

平面图4 借助TFLite在Android后端构建的最大限度监测领域

Part 03

● 其他最大限度监测原理 ●

除了MobileNet-SSD迭代则有，还有众多的最大限度监测原理可供适用，我们在本节回应来进行一个比较简单的参考。

- R-CNN: R-CNN于2014年被指出，该假设借助selective search原理从待监测平面图片中的提取候选平面图片，然后将候选区转换成为统合的体积；便借助线性神经因特网推算各个区域内的特点；先前经过全连接层并适用SVM原理对特点来进行归入并驱动多最大限度监测结果。

- SPP-Net：该原理指出适用空间内方尖碑池化层，转化任意体积的候选平面图片并将数据重定向全连接层，以提取通常长度的特点向量。SPP-Net并能从各种分辨率的平面图片中的获得数据，拥有更强的泛化效率，但是通常的线性层允许了因特网的精准度。

- Fast R-CNN：该假设直接对整张平面图片来进行线性推算以加快受训速度并花费调用特点的间隔时间，减低了对各候选区分别提取特点所造成了的段落推算。此则有，Fast R-CNN修改了伤亡算子，通过联合受训归入探头和面板提取探头，提高效率了假设的效率表现。

Part 04

● 小结与最新 ●

作为平面图片理解和推算机美感的典范，最大限度监测原理是解决多样的推算机美感使命的基础，并在平面图片分割、场景理解、最大限度监控、自动字幕和活动比对等使命中的得到了最常的领域。目前，随着商品的电子行业的的发展，自动驾驶、直升机避障、电脑视频监控等场景在孤独中的也更趋常用，而这些关键技术的构建都只能低时延、较高准确率的最大限度监测原理作为支撑，这也给推算机美感和嵌入样式的关的从业者指出了更较高单打独斗。

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