TensorFlow Lite is een lichtgewicht oplossing van TensorFlow voor het uitvoeren van machine learning-modellen op mobiele en IoT-apparaten. Wanneer de TensorFlow Lite-interpreter een objectherkenningsmodel verwerkt met een frame van de camera van een mobiel apparaat als invoer, omvat de uitvoer doorgaans verschillende fasen om uiteindelijk voorspellingen te doen over de objecten die in de afbeelding aanwezig zijn.
Ten eerste wordt het invoerframe van de camera van het mobiele apparaat ingevoerd in de TensorFlow Lite-interpreter. De tolk verwerkt vervolgens het invoerbeeld voor door het om te zetten in een formaat dat geschikt is voor het machine learning-model. Deze voorverwerkingsstap omvat meestal het aanpassen van de grootte van de afbeelding zodat deze overeenkomt met de invoergrootte die door het model wordt verwacht, het normaliseren van pixelwaarden en het mogelijk toepassen van andere transformaties die specifiek zijn voor de modelarchitectuur.
Vervolgens wordt het voorbewerkte beeld door het objectherkenningsmodel binnen de TensorFlow Lite-interpreter gevoerd. Het model verwerkt het beeld met behulp van de aangeleerde parameters en architectuur om voorspellingen te genereren over de objecten die in het frame aanwezig zijn. Deze voorspellingen bevatten doorgaans informatie zoals de klasselabels van de gedetecteerde objecten, hun locaties in de afbeelding en de betrouwbaarheidsscores die aan elke voorspelling zijn gekoppeld.
Zodra het model zijn voorspellingen heeft gedaan, voert de TensorFlow Lite-interpreter deze informatie uit in een gestructureerd formaat dat kan worden gebruikt door de applicatie die het model gebruikt. Deze uitvoer kan variëren afhankelijk van de specifieke vereisten van de toepassing, maar omvat doorgaans de gedetecteerde objectklassen, kaders die de objecten in de afbeelding schetsen en de bijbehorende betrouwbaarheidsscores.
Als het objectherkenningsmodel bijvoorbeeld is getraind om veelvoorkomende objecten zoals auto's, voetgangers en verkeersborden te detecteren, kan de uitvoer van de TensorFlow Lite-interpreter voorspellingen bevatten zoals 'auto' met een selectiekader dat de locatie van de auto in het gebied specificeert. afbeelding en een betrouwbaarheidsscore die de zekerheid van het model over de voorspelling aangeeft.
De uitvoer van de TensorFlow Lite-interpreter voor een machine learning-model voor objectherkenning die een frame van de camera van een mobiel apparaat verwerkt, omvat het voorbewerken van het invoerbeeld, het door het model doorgeven voor gevolgtrekking en het geven van voorspellingen over de objecten die in het beeld aanwezig zijn in een gestructureerd formaat geschikt voor verdere verwerking door de applicatie.
Andere recente vragen en antwoorden over EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals:
- Hoe kan men een inbeddingslaag gebruiken om automatisch de juiste assen toe te wijzen voor een plot waarin woorden als vectoren worden weergegeven?
- Wat is het doel van maximale pooling in een CNN?
- Hoe wordt het kenmerkextractieproces in een convolutioneel neuraal netwerk (CNN) toegepast op beeldherkenning?
- Is het nodig om een asynchrone leerfunctie te gebruiken voor machine learning-modellen die worden uitgevoerd in TensorFlow.js?
- Wat is de parameter voor het maximale aantal woorden van de TensorFlow Keras Tokenizer API?
- Kan de TensorFlow Keras Tokenizer API worden gebruikt om de meest voorkomende woorden te vinden?
- Wat is TOCO?
- Wat is de relatie tussen een aantal tijdperken in een machine learning-model en de nauwkeurigheid van de voorspelling door het model uit te voeren?
- Produceert de pakketburen-API in Neural Structured Learning van TensorFlow een uitgebreide trainingsdataset op basis van natuurlijke grafiekgegevens?
- Wat is de pakketburen-API in neuraal gestructureerd leren van TensorFlow?
Bekijk meer vragen en antwoorden in EITC/AI/TFF TensorFlow Fundamentals