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从开源模型、框架到自研，声网 Web 端虚拟背景算法正式发布
根据研究发现，在平均 38 分钟的视频会议里面，大概会有 13 分钟左右的时间用于处理和干扰相关的事情。同时研究也表明在参加在线会议的时候，人们更加倾向于语音会议，其中一个关键原因就是大家不希望个人隐私暴露于公众的视野。 如何在视频会议中突出演讲者，减少背景当中的干扰信android .tflite模型报错 No metadata found in this model
参考官方历程即可：TensorFlow Lite Metadata Writer API 可能需要vpn打开。 官方例程分为了很多部分： 每部分解决方式不一样，找到自己对应的版本即可，我是Object detectors: 首先在环境下安装： (base) C:\Users\Administrator>pip install tflite-support-nightly 然后利用下面K210,yolo，face_mask口罩检测模型训练及其在K210，kd233上部署
前段时间考研，再加上工作，时间很紧，一直没有更新博客，这几天在搞k210的目标检测模型，做个记录，遇到问题可以添加qq522414928或添加微信13473465975，共同学习 首先附上github地址，本人自己改的，绝对好用，只要有数据，就能跑通https://github.com/LiuXinyu12378/yolo-k210-face-mask 也是想在Edge Impulse,一种云端AI平台
云端AI平台Edge Impulse，可以做什么呢？可以帮助AI算法工程师进行模型训练，目前还有比较常用的工具如Tensor flow，有时候甚至需要利用算力更快的服务器集群去训练神经网络模型。 而Edge impulse是一个免费的模型训练平台，非常便捷的使用方法，致力于实现嵌入式系统的边缘计算开发，可以上Conver a Keras model to tensorflow lite model
This is a copy from offical web site https://tensorflow.google.cn/lit/convert he following example shows how to convert a Keras model into a TensorFlow Lite model. import tensorflow as tf# Create a model using high-level tf.keras.* APIsmodel = tf.keras.motf2运行YOLOv4(tflite)
原工程为 https://github.com/hunglc007/tensorflow-yolov4-tflite 不过我运行时发现一个bug，就是在OpenCV画框时，浮点型会报错，所以就修复了一下，工程为：https://github.com/moneypi/tensorflow-yolov4-tflite 要注意的几点，一个是该工程是建议使用 Tensorflow 2.3，确实如此，如果比TFLite快2倍！FB开源移动深度学习优化库QNNPACK
了将最新的计算机视觉模型引入移动设备，Facebook 开发了 QNNPACK，一个针对低强度卷积进行优化的函数库。QNNPACK 是 Quantized Neural Network PACKage 的简写，已经被集成到 Facebook 的一系列应用程序中，并被部署在全球的 10 亿台移动设备上。有了这个新库，Facebook 可以执行高级计算机tensorflow安装使用过程错误及解决方法
tensorflow2.x 使用过程中常见错误（持续更新） 安装配置，使用tensorflow训练模型，转换为tflite模型，并部署与移动端过程中，虽然不难，但是也常出现一些莫名其妙的问题，下面简单记录下解决方法。 一、安装中问题 1. ImportError: Could not find 'cudart64_110.dll' 安装配置完tensorflow2.4.tensorflow_tflite专题
tensorflow_tflite专题 本文章主要包括两大问题： tflite的转换：如何转换得到tflite？ tflite的测试：如何测试或者说如何在PC端使用tflite？ 问题一：如何转换得到tflite 分为两个过程，步骤：cheakpoint→pb模型→tflite模型 step1：cheakpoint→tflite_graph.pb: 使用object_detection的exp（Deeplabv3+MobilenetV2）语义分割模型部署手机端（ckpt-pb-tflite）
最近要做一个实时的语义分割项目，需要完成手机端的部署。这篇文章主要是对模型转换做一个总结。 首先模型训练，不多说，网上有很多资源，但是tf官网保存的模型是ckpt格式，要完成移动端部署，需要将ckpt转换成freeze pb，再将pb转换成tflite。 1.ckpt转换成pb /research/deeplab目录下树莓派3B+(适合树莓派3B)运行Tensorflow_Lite
TensorFlow Lite 是一种用于设备端推断的开源深度学习框架，可以在Android与IOS端进行部署，本次使用MobaXterm进行配置安装 一、树莓派环境配置 1.树莓派升级 此次树莓派沿用我在 树莓派3B+(适合树莓派3B) Qt 使用 Cmake C++ OpenCV 与 树莓派3B+(适合树莓派3B)运行Tensorflotensorflow从训练自定义CNN网络模型到Android端部署tflite
网上有很多关于tensorflow lite在安卓端部署的教程，但是大多只讲如何把训练好的模型部署到安卓端，不讲如何训练，而实际上在部署的时候，需要知道训练模型时预处理的细节，这就导致了自己训练的模型在部署到安卓端的时候出现各种问题。因此，本文会记录从PC端训练、导出到安卓端部署的各种细TensorFlow Lite for Android示例
一、TensorFlow Lite TensorFlow Lite 是用于移动设备和嵌入式设备的轻量级解决方案。TensorFlow Lite 支持 Android、iOS 甚至树莓派等多种平台。 二、tflite格式 TensorFlow 生成的模型是无法直接给移动端使用的，需要离线转换成.tflite文件格式。 tflite 存储格式是 flatbuffer