TensorFlow Lite ist eine leichte Lösung von TensorFlow zum Ausführen von Modellen für maschinelles Lernen auf Mobil- und IoT-Geräten. Wenn der TensorFlow Lite-Interpreter ein Objekterkennungsmodell mit einem Bild von der Kamera eines Mobilgeräts als Eingabe verarbeitet, umfasst die Ausgabe normalerweise mehrere Phasen, um letztendlich Vorhersagen zu den im Bild vorhandenen Objekten zu liefern.
Zunächst wird der Eingaberahmen von der Kamera des Mobilgeräts in den TensorFlow Lite-Interpreter eingespeist. Anschließend verarbeitet der Interpreter das Eingabebild vor, indem er es in ein für das maschinelle Lernmodell geeignetes Format umwandelt. Dieser Vorverarbeitungsschritt umfasst normalerweise die Größenänderung des Bildes, um es an die vom Modell erwartete Eingabegröße anzupassen, die Normalisierung von Pixelwerten und möglicherweise die Anwendung anderer für die Modellarchitektur spezifischer Transformationen.
Als nächstes wird das vorverarbeitete Bild durch das Objekterkennungsmodell im TensorFlow Lite-Interpreter geleitet. Das Modell verarbeitet das Bild mithilfe seiner erlernten Parameter und seiner Architektur, um Vorhersagen über die im Bild vorhandenen Objekte zu generieren. Diese Vorhersagen umfassen typischerweise Informationen wie die Klassenbezeichnungen der erkannten Objekte, ihre Positionen im Bild und die mit jeder Vorhersage verbundenen Konfidenzwerte.
Sobald das Modell seine Vorhersagen getroffen hat, gibt der TensorFlow Lite-Interpreter diese Informationen in einem strukturierten Format aus, das von der Anwendung, die das Modell verwendet, verwendet werden kann. Diese Ausgabe kann je nach den spezifischen Anforderungen der Anwendung variieren, umfasst jedoch üblicherweise die erkannten Objektklassen, Begrenzungsrahmen, die die Objekte im Bild umreißen, und die zugehörigen Konfidenzwerte.
Wenn das Objekterkennungsmodell beispielsweise darauf trainiert ist, häufig vorkommende Objekte wie Autos, Fußgänger und Verkehrszeichen zu erkennen, kann die Ausgabe des TensorFlow Lite-Interpreters Vorhersagen wie „Auto“ mit einem Begrenzungsrahmen enthalten, der den Standort des Autos angibt Bild und einen Konfidenzwert, der die Sicherheit des Modells in Bezug auf die Vorhersage angibt.
Die Ausgabe des TensorFlow Lite-Interpreters für ein Objekterkennungsmodell für maschinelles Lernen, das einen Frame von der Kamera eines Mobilgeräts verarbeitet, umfasst die Vorverarbeitung des Eingabebilds, dessen Weiterleitung durch das Modell zur Inferenz und die Bereitstellung von Vorhersagen über die im Bild vorhandenen Objekte in einem strukturierten Format für die weitere Verarbeitung durch die Anwendung geeignet.
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