TensorFlow Lite 图像识别案例研究 📱🖼️

TensorFlow Lite 是 Google 推出的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备设计。以下是一些典型的图像识别应用案例：

1. 移动设备上的实时物体检测 📱🔍

• 使用 TensorFlow Lite 模型在手机端实现低延迟的物体检测，如识别交通标志、人脸或宠物。
• 示例项目：Mobile Image Recognition

2. 嵌入式系统的图像分类 🤖📊

• 在微控制器（如 Raspberry Pi 或 Arduino）上部署图像分类模型，用于环境监测或工业自动化。
• 关键技术：量化、剪枝和模型压缩优化。

3. 低资源环境下的图像识别 🌍⚡

• 针对网络带宽有限的场景，通过 TensorFlow Lite 实现离线图像识别，如农业病虫害检测或医疗影像分析。
• 优势：仅需设备本地计算，无需依赖云端服务。

如需了解更多 TensorFlow Lite 的应用，请访问我们的概述页面。