TensorFlow Lite 目标检测模型指南 📱🔍

TensorFlow Lite 是 Google 提供的轻量级机器学习框架，专为移动和嵌入式设备优化。目标检测模型是其核心应用场景之一，可用于实时识别图像中的物体。

常见模型类型 📦

• MobileNet SSD

  适用于移动端的高效检测模型，支持多种物体分类。

• YOLOv5 Lite

  轻量级实时检测模型，适合低功耗设备运行。

• EfficientDet Lite

  基于 EfficientDet 的优化版本，平衡精度与速度。

快速入门 🚀

1. 下载预训练模型：

   mkdir -p tensorflow_lite/models/object_detection
   cd tensorflow_lite/models/object_detection
   

2. 使用模型进行推理： 需要配置 TensorFlow Lite 库并加载 `.tflite` 文件。

相关资源 📚

• TensorFlow Lite 模型转换工具
• 目标检测模型性能对比
• 官方文档

如需进一步了解模型训练或优化方法，可访问 TensorFlow Lite 官方教程。